Uma equipa interdisciplinar do Laboratório de Gestão de Resíduos do Centro de Engenharia e Ciências Nucleares do PSI desenvolveu uma abordagem inovadora para a produção de cimento utilizando aprendizagem automática. "Isto permite-nos simular e otimizar formulações de cimento para que emitam significativamente menos CO2, mantendo o mesmo elevado nível de desempenho mecânico", explica a matemática Romana Boiger, primeira autora do estudo. "Em vez de testar milhares de variações no laboratório, podemos usar o nosso modelo para gerar sugestões práticas de receitas em segundos – é como ter um livro de receitas digital para cimento amigo do ambiente."
Os investigadores do PSI treinaram a sua rede neural com dados gerados pelo software de modelação termodinâmica open-source GEMS. "Com a ajuda do GEMS, calculámos – para várias formulações de cimento – que minerais se formam durante a cura e que processos geoquímicos ocorrem", explica o investigador Nikolaos Prasianakis. Ao combinar estes resultados com dados experimentais e modelos mecânicos, a equipa derivou indicadores fiáveis para as propriedades mecânicas e qualidade do material do cimento.
Entre as formulações de cimento identificadas pelos investigadores, já existem candidatos promissores. "Algumas destas formulações têm potencial real", afirma John Provis, responsável do Grupo de Investigação de Sistemas de Cimento do PSI, "não só em termos de redução de CO2 e qualidade, mas também quanto à viabilidade prática na produção." O estudo serve principalmente como prova de conceito – demonstrando que formulações promissoras podem ser identificadas através de cálculos matemáticos. Antes da implementação, as receitas terão de ser testadas em laboratório.
Numa evolução paralela, investigadores do MIT liderados pelo pós-doutorado Soroush Mahjoubi publicaram um artigo de acesso aberto na Communications Materials da Nature, descrevendo uma solução semelhante baseada em IA. A equipa do MIT observou que materiais como cinzas volantes e escórias têm sido usados há muito para substituir parte do cimento em misturas de betão, mas a procura por estes produtos está a ultrapassar a oferta à medida que a indústria procura reduzir o impacto climático. "Percebemos que a IA era a chave para avançar", refere Mahjoubi. "Existe tanta informação sobre materiais potenciais – centenas de milhares de páginas de literatura científica. Analisá-las levaria muitas vidas de trabalho, altura em que já teriam sido descobertos mais materiais!"
Analisando literatura científica e mais de 1 milhão de amostras de rocha, a equipa do MIT utilizou o seu sistema para classificar materiais candidatos em 19 tipos, desde biomassa a subprodutos mineiros e materiais de construção demolidos. Mahjoubi e a sua equipa descobriram que existem materiais adequados em todo o mundo — e, ainda mais impressionante, muitos podem ser incorporados em misturas de betão apenas através da sua moagem.
Estas inovações de IA estão a revolucionar a indústria do cimento, transformando processos de fabrico e tornando-se indispensáveis na luta contra as alterações climáticas ao permitir abordagens inovadoras e altamente eficazes para a produção de cimento com baixo teor de carbono.