menu
close

Прорыв в области ИИ резко снижает углеродный след цемента

Швейцарские исследователи из Института Пауля Шеррера разработали систему искусственного интеллекта, способную за считанные секунды создавать рецептуры низкоуглеродного цемента — вместо месяцев традиционных исследований. Под руководством математика Романы Бойгер система моделирует тысячи комбинаций ингредиентов, чтобы находить составы, сохраняющие прочность конструкции и при этом значительно сокращающие выбросы углекислого газа. Поскольку на производство цемента приходится около 8% мировых выбросов CO2, это новшество может радикально изменить экологическое воздействие строительной отрасли.
Прорыв в области ИИ резко снижает углеродный след цемента

Инновационная система искусственного интеллекта, разработанная швейцарскими учёными, готова произвести революцию в одной из самых углеродоёмких отраслей мира — производстве цемента.

Команда Института Пауля Шеррера (PSI) создала так называемую «цифровую кулинарную книгу для экологичного цемента» — ИИ-модель, способную быстро разрабатывать новые рецептуры цемента с существенно меньшим углеродным следом при сохранении необходимых конструкционных свойств.

«Это позволяет нам моделировать и оптимизировать составы цемента так, чтобы они выделяли значительно меньше CO2, сохраняя при этом высокий уровень механической прочности», — объясняет математик Романа Бойгер, ведущий автор исследования, опубликованного в журнале Materials and Structures в июне 2025 года.

Значимость этого новшества трудно переоценить. На производство цемента приходится примерно 8% мировых выбросов углекислого газа — больше, чем на весь мировой авиационный сектор. Около половины этих выбросов связано с химической реакцией, происходящей при обжиге известняка для получения клинкера — основного вяжущего компонента цемента.

Традиционно разработка новых составов цемента требует длительных лабораторных испытаний, каждое из которых занимает недели или месяцы. Подход с использованием ИИ, предложенный командой PSI, радикально ускоряет этот процесс: нейронные сети обучаются на данных, полученных с помощью их программного обеспечения GEMS, моделирующего сложные химические реакции при твердении цемента.

«Вместо секунд или минут обученная нейронная сеть теперь может рассчитывать механические свойства для любого рецепта цемента за миллисекунды — примерно в тысячу раз быстрее, чем при традиционном моделировании», — отмечает Бойгер.

Вместо случайного перебора рецептов исследователи применили обратный подход, используя генетические алгоритмы для поиска конкретных составов, соответствующих заранее заданным целям по выбросам CO2 и прочности материала. Несколько рецептов цемента, предложенных ИИ, уже показали высокий потенциал по снижению выбросов при сохранении качества.

Междисциплинарный проект объединил специалистов по химии цемента, термодинамике и искусственному интеллекту в рамках Швейцарского центра передовых исследований по достижению нулевых выбросов (SCENE). Хотя текущее исследование в первую очередь служит доказательством концепции, учёные планируют расширить модель, чтобы учитывать дополнительные факторы, такие как доступность сырья и условия окружающей среды.

«Это только начало», — говорит Николаос Прассианакис, инициатор исследования. — «Экономия времени, которую даёт такой универсальный рабочий процесс, огромна — это очень перспективный подход для разработки самых разных материалов и систем».

Source:

Latest News