Uma equipe interdisciplinar do Laboratório de Gerenciamento de Resíduos do Centro de Engenharia e Ciências Nucleares do PSI desenvolveu uma abordagem inovadora para a produção de cimento utilizando aprendizado de máquina. "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, primeira autora do estudo. "Em vez de testar milhares de variações em laboratório, podemos usar nosso modelo para gerar sugestões práticas de receitas em segundos – é como ter um livro de receitas digital para cimento sustentável."
Os pesquisadores do PSI treinaram sua rede neural utilizando dados gerados pelo software de modelagem termodinâmica de código aberto GEMS. "Com a ajuda do GEMS, calculamos – para várias formulações de cimento – quais minerais se formam durante a cura e quais processos geoquímicos ocorrem", explica o pesquisador Nikolaos Prasianakis. Ao combinar esses resultados com dados experimentais e modelos mecânicos, a equipe obteve indicadores confiáveis para propriedades mecânicas e qualidade do material do cimento.
Entre as formulações de cimento identificadas pelos pesquisadores, já existem candidatos promissores. "Algumas dessas formulações têm potencial real", afirma John Provis, chefe do Grupo de Pesquisa em Sistemas de Cimento do PSI, "não apenas em termos de redução de CO2 e qualidade, mas também em viabilidade prática na produção." O estudo serve principalmente como uma prova de conceito – demonstrando que formulações promissoras podem ser identificadas por meio de cálculos matemáticos. Antes da implementação, as receitas precisam passar por testes laboratoriais.
Em um desenvolvimento paralelo, pesquisadores do MIT liderados pelo pós-doutorando Soroush Mahjoubi publicaram um artigo de acesso aberto na revista Communications Materials da Nature detalhando uma solução semelhante baseada em IA. A equipe do MIT observou que materiais como cinzas volantes e escória já são usados há tempos para substituir parte do cimento em misturas de concreto, mas a demanda por esses produtos está superando a oferta à medida que a indústria busca reduzir impactos climáticos. "Percebemos que a IA era a chave para avançar", comenta Mahjoubi. "Há tantos dados disponíveis sobre materiais potenciais — centenas de milhares de páginas de literatura científica. Analisá-los levaria muitas vidas de trabalho, e nesse tempo mais materiais seriam descobertos!"
Analisando literatura científica e mais de 1 milhão de amostras de rochas, a equipe do MIT usou sua estrutura para classificar materiais candidatos em 19 tipos, variando de biomassa a subprodutos de mineração e materiais de construção demolidos. Mahjoubi e sua equipe descobriram que materiais adequados estavam disponíveis globalmente — e, mais impressionante ainda, muitos poderiam ser incorporados às misturas de concreto apenas sendo moídos.
Essas inovações em IA estão revolucionando a indústria do cimento, transformando processos de fabricação e se tornando indispensáveis na luta contra as mudanças climáticas ao viabilizar abordagens inovadoras e altamente eficazes para a produção de cimento de baixo carbono.