Công thức xi măng sạch hơn, bền hơn được thiết kế trong thời gian kỷ lục bởi AI

Các nhà nghiên cứu tại Viện Paul Scherrer (PSI) đã phát triển một phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để thiết kế các công thức xi măng thân thiện với môi trường nhanh hơn tới 1.000 lần so với các phương pháp truyền thống. Sản xuất xi măng là một nguồn phát thải CO₂ lớn, chủ yếu do quá trình giải phóng CO₂ hóa học từ đá vôi trong quá trình hình thành clinker. Để giải quyết vấn đề này, nhóm nghiên cứu tại PSI, do nhà toán học Romana Boiger dẫn đầu, đã kết hợp phần mềm mô hình nhiệt động học (GEMS) với dữ liệu thực nghiệm để đào tạo một mạng nơ-ron có khả năng dự đoán nhanh thành phần khoáng vật và tính chất cơ học của các công thức xi măng khác nhau. Mô hình AI này cho phép mô phỏng và tối ưu hóa nhanh các công thức xi măng nhằm giảm phát thải carbon đồng thời duy trì độ bền và chất lượng. Ngoài việc tăng tốc độ tính toán, các nhà nghiên cứu còn sử dụng thuật toán di truyền để xác định các thành phần xi măng tối ưu, cân bằng giữa giảm phát thải CO₂ và khả năng sản xuất thực tế. Mặc dù các công thức do AI thiết kế này rất hứa hẹn, việc thử nghiệm và xác nhận kỹ lưỡng trong phòng thí nghiệm vẫn cần thiết trước khi áp dụng rộng rãi. Nghiên cứu này đóng vai trò như một bằng chứng khái niệm, chứng minh rằng AI có thể cách mạng hóa việc tìm kiếm vật liệu xây dựng bền vững bằng cách điều hướng hiệu quả các phản ứng hóa học phức tạp.