Hệ thống trí tuệ nhân tạo đã cho thấy tiềm năng to lớn trong lĩnh vực khám phá hợp chất mới, cho dù là sàng lọc qua hàng loạt dữ liệu để tìm ra các hợp chất hay phát triển các công thức nấu ăn mới bằng cách sử dụng hồ sơ hương vị của các thành phần.
Gần đây, một nhóm nghiên cứu từ Meta AI đã làm việc với các nhà nghiên cứu tại Đại học Illinois, Urbana-Champaign, và tạo ra một AI có thể đưa ra và tinh chỉnh các công thức cho bê tông carbon thấp với độ cứng thậm chí còn cao hơn bê tông truyền thống, theo Engadget.
Các phương pháp tạo ra bê tông truyền thống mà chúng ta sản xuất hàng tỉ tấn mỗi năm không hề thân thiện với môi trường. Trên thực tế, chúng tạo ra khoảng 8% tổng lượng khí thải carbon dioxide toàn cầu hàng năm. Nhiều tiến bộ đã được thực hiện trong những năm gần đây để giảm lượng khí thải carbon của ngành công nghiệp bê tông cũng như làm cho vật liệu trở nên chắc chắn hơn, đàn hồi hơn và thậm chí có khả năng sạc EV. Tuy vậy, sản xuất bê tông vẫn nằm trong số những ngành sử dụng nhiều carbon nhất trong xây dựng hiện đại.
Để giảm lượng carbon đi vào bê tông, có thể sử dụng các phương pháp đơn giản như thay đổi các thành phần chính. Vật liệu này được làm từ bốn thành phần cơ bản: xi măng, cốt, nước và phụ gia với xi măng là thành phần sử dụng nhiều carbon nhất. Vì vậy, để giảm lượng xi măng cần thiết, nhóm nghiên cứu sẽ bổ sung các vật liệu ít carbon hơn như tro, xỉ hoặc thủy tinh mài.
Tương tự, các vật liệu cốt như sỏi, đá dăm, cát có thể được thay thế bằng bê tông tái chế. Vấn đề là có hàng tá vật liệu thành phần tiềm năng có thể được sử dụng và cách chúng tương tác với nhau sẽ ảnh hưởng đến cấu trúc của bê tông . Nói tóm lại, có rất nhiều sự kết hợp để các nhà nghiên cứu thử nghiệm, lựa chọn và tinh chỉnh. Với số lượng thử nghiệm lớn như vậy, các nghiên cứu viên từ Meta đã đào tạo một AI để làm điều đó với tốc độ nhanh hơn nhiều.
Làm việc với Giáo sư Lav Varshney, khoa kỹ thuật điện và máy tính, và Giáo sư Nishant Garg, khoa kỹ thuật dân dụng, cả hai trường Đại học Illinois tại Urbana-Champaign, nhóm nghiên cứu của Meta đã đào tạo mô hình AI này bằng cách sử dụng tập dữ liệu Cường độ nén bê tông. Bộ dữ liệu này bao gồm hơn 1.000 công thức điều chế bê tông cũng như các thuộc tính kết cấu của chúng. Nhóm nghiên cứu đã xác định lượng khí thải carbon của hỗn hợp bê tông thu được bằng cách sử dụng công cụ Tuyên bố Sản phẩm Môi trường (EPD) của Sáng kiến Bền vững Xi măng.
Trong số các công thức tiềm năng được tạo ra, nhóm nghiên cứu đã chọn ra năm mẫu hứa hẹn nhất và tinh chỉnh nhiều lần cho đến khi chúng đáp ứng yêu cầu. Quá trình tinh chế chỉ mất vài tuần và đã tạo ra một công thức bê tông đạt yêu cầu khi thay thế tới 50% lượng xi măng cần thiết bằng tro và xỉ. Sau đó, Meta đã hợp tác với công ty bê tông Ozinga, công ty đã xây dựng trung tâm dữ liệu mới nhất của Meta ở Illinois, để tinh chỉnh thêm công thức và tiến hành thử nghiệm trong thế giới thực.
Sắp tới, nhóm nghiên cứu của Meta hy vọng sẽ cải thiện hơn nữa công thức này và hiểu rõ hơn về cách nó chống chịu các điều kiện thời tiết khác nhau như gió hoặc độ ẩm cao.
