Meta AI ve üniversite araştırmacıları daha güçlü, daha karbon dostu beton formüller keşfediyor

Beton, şüphesiz dünyada en sık kullanılan yapı malzemelerinden biridir. Dayanıklılığı ve sürdürülebilirliği ile bilinen bileşik, genel mukavemetini doğrudan etkileyen erozyon ve parçalanma gibi faktörler nedeniyle başarısızlığa maruz kalabilir. Illinois Üniversitesi'nden araştırmacılar, aynı anda karbon gereksinimlerini düşürürken daha yüksek beton dayanımları sağlayan yeni formüller oluşturmak, rafine etmek ve test etmek için yapay bir zeka geliştirmek için Meta AI ile birlikte çalıştı.

 

Meta ekibi , ilk modelin eğitimini Beton Basınç Dayanımı veri setini kullanarak yürütmek için Illinois Üniversitesi'nden Profesör Lav Varshney ve Nishant Garg ile çalıştı. 1000'den fazla formülü, özelliklerini ve karşılık gelen dayanım verilerini içeren veri seti, yeni karışımın özelliklerinin Çimento Sürdürülebilirlik Girişimi'nin araçlarına ve standartlarına göre gözden geçirilmesi için temel oluşturdu.

Ekibin araştırması, karbon gereksinimlerini %40'a kadar düşürürken standart mukavemet ölçümlerini geçene kadar daha fazla inceleme, test ve iyileştirmeden geçecek birkaç potansiyel formülün seçilmesiyle sonuçlandı. Bu azalma küçük bir başarı değildir ve malzemenin genel karbon ayak izinde önemli bir azalmayı temsil eder. Dünya çapında üretilen milyarlarca ton beton, dünyanın yıllık küresel CO2 emisyonlarının %8'ini oluşturabilir.

 

Beton tipik olarak çimento, agrega, su ve katkı olarak bilinen diğer maddelerden oluşur . Dördünden çimento tipik olarak karışımın en karbon yoğun bileşenini temsil eder. AI'yi eğitme yeteneği, daha az çimento kullanırken istenen bileşik özelliklerini elde edebilen diğer agregaların ve oranların kullanımını test etme ve inceleme yeteneğini büyük ölçüde hızlandırır.

Somut formülasyondaki gelişmeler, günümüzün birçok sorununu çözmede faydalı olduğu kanıtlanmış yapay zeka ve makine öğrenimi platformları için bir gerçek dünya uygulamasını daha temsil ediyor. Geçen yıl, Harvard ve Nvidia'dan bilim adamları , nadir ve tek hücreli deneylerde genel verimliliği artırmak için derin öğrenme araç takımları geliştirmek için bir araya geldi. Google Cloud AI'ın Great British Bakeoff'taki konuk görünümünün ardından geliştirilen Sony AI'nın FlavorGraph'ı , içerik eşleşmelerini belirlemek ve haritalamak için moleküler düzeydeki bilgileri kullanır. Teknoloji ilerledikçe, AI'nın günlük yaşamlarımıza ve çevremizdeki dünyaya giderek daha fazla katkıda bulunduğunu görmemiz muhtemel.