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Avanço em IA Reduz Drasticamente Pegada de Carbono do Cimento

Pesquisadores suíços do Instituto Paul Scherrer desenvolveram um sistema de IA capaz de criar formulações de cimento de baixo carbono em segundos, em vez de meses. Liderado pela matemática Romana Boiger, o sistema simula milhares de combinações de ingredientes para identificar receitas que mantêm a resistência estrutural e reduzem significativamente as emissões de carbono. Com a produção de cimento responsável por cerca de 8% das emissões globais de CO2, essa inovação pode transformar o impacto ambiental da indústria da construção.
Avanço em IA Reduz Drasticamente Pegada de Carbono do Cimento

Um sistema inovador de inteligência artificial desenvolvido por pesquisadores na Suíça está prestes a revolucionar uma das indústrias mais intensivas em carbono do mundo: a produção de cimento.

A equipe do Instituto Paul Scherrer (PSI) criou o que chamam de "livro de receitas digital para cimento sustentável" — um modelo de IA capaz de projetar rapidamente novas formulações de cimento com pegadas de carbono dramaticamente menores, mantendo as propriedades estruturais necessárias.

"Isso nos permite simular e otimizar formulações de cimento para que emitam significativamente menos CO2, mantendo o mesmo alto nível de desempenho mecânico", explica a matemática Romana Boiger, autora principal do estudo publicado na revista Materials and Structures em junho de 2025.

A importância dessa inovação é difícil de superestimar. A produção de cimento responde por aproximadamente 8% das emissões globais de dióxido de carbono — mais do que todo o setor de aviação mundial. Cerca de metade dessas emissões provém da reação química que ocorre quando o calcário é aquecido para produzir clínquer, o principal componente aglutinante do cimento.

Tradicionalmente, o desenvolvimento de novas formulações de cimento exige extensos testes laboratoriais, com cada iteração levando semanas ou meses. A abordagem com IA da equipe do PSI acelera esse processo de forma radical, utilizando redes neurais treinadas com dados do software GEMS, que simula as complexas reações químicas durante o endurecimento do cimento.

"Em vez de segundos ou minutos, a rede neural treinada agora pode calcular propriedades mecânicas para uma receita arbitrária de cimento em milissegundos — ou seja, cerca de mil vezes mais rápido do que com a modelagem tradicional", explica Boiger.

Em vez de testar receitas aleatoriamente, os pesquisadores empregaram uma abordagem reversa, utilizando algoritmos genéticos para identificar formulações específicas que atendam a metas predeterminadas tanto para emissões de CO2 quanto para resistência do material. Diversas receitas de cimento identificadas pela IA já demonstraram grande potencial para reduzir emissões sem comprometer a qualidade.

O projeto interdisciplinar reuniu químicos de cimento, especialistas em termodinâmica e especialistas em IA como parte do Centro Suíço de Excelência em Emissões Líquidas Zero (SCENE). Embora o estudo atual sirva principalmente como prova de conceito, os pesquisadores planejam expandir o modelo para considerar fatores adicionais, como disponibilidade de matérias-primas e condições ambientais.

"Isso é apenas o começo", afirma Nikolaos Prasianakis, que iniciou o estudo. "A economia de tempo proporcionada por esse fluxo de trabalho geral é enorme — tornando-o uma abordagem muito promissora para todos os tipos de projetos de materiais e sistemas."

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