Може да не успеят да извикат “Еврика!” подобно на техните човешки колеги, но системата AI/ML показа огромен потенциал в областта на откриването на съединения – независимо дали това е пресяване на масиви от данни за намиране на нови терапевтични съединения или представяне на нови рецепти, използващи профилите на вкуса на съставките. Сега екип от Meta AI, работещ с изследователи от Университета на Илинойс, Urbana-Champaign, създадоха AI, който може да измисли и прецизира формули за все по-висока якост, нисковъглероден бетон.

Традиционните методи за създаване на бетон, от който произвеждаме милиарди тонове всяка година, далеч не са екологично чисти. Всъщност те генерират приблизително 8 процента от общите годишни глобални емисии на въглероден диоксид. През последните години беше постигнат напредък за намаляване на въглеродния отпечатък на бетоновата индустрия (както и за направата на материала по-здрав, по-устойчив и дори способен да зарежда EV), но като цяло производството му остава сред най-въглеродно интензивните в съвременното строителство.

Намаляването на количеството въглерод, което влиза в бетона, може да бъде толкова просто, колкото промяната на съставките, които влизат в бетона. Материалът е направен от четири основни компонента: цимент, агрегат, вода и добавка (които действат като допинг). Циментът е най-въглеродно интензивната съставка от четирите, така че са направени изследвания за намаляване на необходимото количество цимент чрез допълването му с нисковъглеродни материали като летяща пепел, шлака или смляно стъкло.

По същия начин инертните материали като чакъл, натрошен камък, пясък могат да бъдат заменени с рециклиран бетон. Проблемът е, че има десетки потенциални съставки, които могат да бъдат използвани и съотношението на техните количества взаимодействат, за да повлияят на структурния профил на получения бетон. Накратко, има цял набор от възможни комбинации, които изследователите да тестват, избират и прецизират; и работата по тези безброй опции последователно, с човешка скорост, ще отнеме цяла вечност. Така че хората от Мета обучиха AI да го прави, много по-бързо.

Работейки с проф. Лав Варшни, катедра по електротехника и компютърно инженерство, и проф. Нишант Гарг, катедра по строително инженерство, и двата от Университета на Илинойс в Урбана-Шампейн, екипът първо обучи модела, използвайки набора от данни за якостта на натиск на бетона. Този комплект включва повече от 1000 формули за бетон, както и техните структурни атрибути, включително седемдневни и 28-дневни данни за якост на натиск. Екипът определи въглеродния отпечатък на получената бетонна смес с помощта на инструмента за екологична продуктова декларация (EPD) на Инициативата за устойчиво развитие на цимент.

От генерирания списък с потенциални формули изследователският екип след това избра петте най-обещаващи опции и ги усъвършенства итеративно, докато не изпълнят или надхвърли 7- и 28-дневните показатели за якост, като същевременно намаляват изискванията за въглерод с най-малко 40 процента. Процесът на рафиниране отне само седмици и в крайна сметка генерира конкретна формула, която надвишава всички тези изисквания, като същевременно заменя до 50 процента от необходимия цимент с летяща пепел и шлака. След това Meta си партнира с бетонната компания Ozinga, хората, които наскоро построиха най-новия център за данни на Meta в Илинойс, за да усъвършенстват формулата и да проведат тестове в реалния свят.

Гледайки напред, екипът на Meta се надява да подобри допълнително 3- и 5-дневните якостни профили на формулата (като основно гарантира, че изсъхва по-бързо, така че останалата част от конструкцията да може да продължи по-рано) и да разбере по-добре как се втвърдява при различни метеорологични условия като вятър или висока влажност.