Междисциплинарная команда из Лаборатории по управлению отходами Центра ядерной инженерии и наук PSI разработала революционный подход к производству цемента с использованием машинного обучения. «Это позволяет нам моделировать и оптимизировать составы цемента так, чтобы они выделяли значительно меньше CO2 при сохранении высокого уровня механических характеристик», — объясняет математик Романа Бойгер, первый автор исследования. «Вместо того чтобы тестировать тысячи вариантов в лаборатории, мы можем с помощью нашей модели за считанные секунды получать практические рецепты — это как цифровая кулинарная книга для экологичного цемента».
Исследователи PSI обучили свою нейронную сеть на данных, полученных с помощью открытого программного обеспечения для термодинамического моделирования GEMS. «С помощью GEMS мы рассчитали — для различных составов цемента — какие минералы формируются при затвердевании и какие геохимические процессы происходят», — поясняет исследователь Николаос Прассианакис. Объединив эти результаты с экспериментальными данными и механическими моделями, команда вывела надежные индикаторы механических свойств и качества материала цемента.
Среди выявленных исследователями составов цемента уже есть перспективные кандидаты. «Некоторые из этих составов обладают реальным потенциалом», — говорит Джон Провис, руководитель группы исследований цементных систем в PSI, — «не только с точки зрения сокращения выбросов CO2 и качества, но и с точки зрения практической реализуемости в производстве». Исследование в первую очередь служит доказательством концепции — оно демонстрирует, что перспективные составы можно выявлять с помощью математических расчетов. Перед внедрением рецепты должны пройти лабораторные испытания.
Параллельно исследователи MIT под руководством постдока Соруша Махджуби опубликовали в журнале Communications Materials (Nature) открытый научный труд, описывающий аналогичное решение на основе ИИ. Команда MIT отметила, что такие материалы, как зола-унос и шлак, давно используются для замещения части цемента в бетонных смесях, однако спрос на эти продукты уже опережает предложение, поскольку отрасль стремится снизить климатическое воздействие. «Мы поняли, что ИИ — ключ к дальнейшему прогрессу», — отмечает Махджуби. «Существует огромное количество данных о потенциальных материалах — сотни тысяч страниц научной литературы. Перебрать их вручную заняло бы не одну человеческую жизнь, а к тому времени открыли бы еще больше новых материалов!»
Анализируя научную литературу и более миллиона образцов горных пород, команда MIT с помощью своей системы отсортировала потенциальные материалы по 19 категориям — от биомассы до побочных продуктов горнодобывающей промышленности и строительного мусора. Махджуби и его коллеги обнаружили, что подходящие материалы доступны по всему миру — и, что особенно важно, многие из них можно использовать в бетонных смесях просто после измельчения.
Эти ИИ-новшества революционизируют цементную отрасль, трансформируя производственные процессы и становясь незаменимыми в борьбе с изменением климата благодаря внедрению инновационных и высокоэффективных подходов к производству цемента с низким углеродным следом.