Міждисциплінарна команда Лабораторії управління відходами Центру ядерної інженерії та наук PSI розробила революційний підхід до виробництва цементу із застосуванням машинного навчання. "Це дозволяє нам моделювати та оптимізувати рецептури цементу так, щоб вони виділяли значно менше CO2, зберігаючи при цьому високий рівень механічної міцності," пояснює математик Романа Бойгер, перша авторка дослідження. "Замість того, щоб випробовувати тисячі варіацій у лабораторії, ми можемо за допомогою нашої моделі генерувати практичні рецепти за лічені секунди — це як цифрова кулінарна книга для екологічного цементу."
Дослідники PSI навчали свою нейромережу на основі даних, отриманих з відкритого програмного забезпечення для термодинамічного моделювання GEMS. "За допомогою GEMS ми розрахували — для різних рецептур цементу — які мінерали утворюються під час твердіння і які геохімічні процеси відбуваються," пояснює дослідник Ніколаос Прасіанакіс. Об'єднавши ці результати з експериментальними даними та механічними моделями, команда отримала надійні індикатори механічних властивостей і якості матеріалу цементу.
Серед ідентифікованих дослідниками рецептур цементу вже є багатообіцяючі кандидати. "Деякі з цих рецептур мають реальний потенціал," зазначає Джон Провіс, керівник Групи досліджень цементних систем PSI, "не лише з точки зору зниження CO2 та якості, а й з погляду практичної реалізованості у виробництві." Дослідження насамперед є доказом концепції — воно демонструє, що перспективні рецептури можна визначити математичними розрахунками. Перед впровадженням рецепти мають пройти лабораторні випробування.
Паралельно команда MIT під керівництвом постдока Соруша Махджубі опублікувала відкриту статтю в Communications Materials (Nature), де описала подібне рішення на основі AI. Команда MIT відзначає, що такі матеріали, як зола-унос і шлак, давно використовуються для заміни частини цементу в бетонних сумішах, але попит на ці продукти вже перевищує пропозицію, оскільки промисловість прагне зменшити вплив на клімат. "Ми зрозуміли, що AI — це ключ до подальшого розвитку," зазначає Махджубі. "Існує так багато даних про потенційні матеріали — сотні тисяч сторінок наукової літератури. Переглянути їх вручну зайняло б багато життів, і до того часу з'явилися б нові матеріали!"
Аналізуючи наукову літературу та понад 1 мільйон зразків гірських порід, команда MIT за допомогою своєї системи відсортувала кандидатні матеріали на 19 типів — від біомаси до побічних продуктів гірничої промисловості та будівельних відходів. Махджубі та його команда виявили, що відповідні матеріали доступні по всьому світу — і, що ще важливіше, багато з них можна просто подрібнити та додати до бетонних сумішей.
Ці інновації на основі AI революціонізують цементну промисловість, трансформуючи виробничі процеси та стаючи незамінними у боротьбі зі зміною клімату завдяки впровадженню інноваційних і надзвичайно ефективних підходів до виробництва цементу з низьким вмістом вуглецю.