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麻省理工学院（MIT）的研究团队近日在《自然》旗下期刊《通讯材料》发表了一项突破性研究，展示了人工智能（AI）在优化混凝土配方中的巨大潜力。这项由 Olivetti 集团和 MIT 混凝土可持续性中心（CSHub）共同完成的研究，旨在减少混凝土中的水泥用量，以降低成本并减少碳排放。
长期以来，粉煤灰和矿渣等材料被用作水泥的替代品，但随着需求增加，供应逐渐紧张。研究团队面临的挑战并非缺乏候选材料，而是如何在众多潜在材料中筛选出最合适的选项。
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博士后研究员 Soroush Mahjoubi 领导的团队利用大型语言模型构建了一个机器学习框架，能够根据物理和化学特性评估和分类候选材料。Mahjoubi 指出：“AI 是推动进展的关键。关于潜在材料的数据浩如烟海，手动筛选可能需要几辈子的时间，而 AI 可以在短时间内完成这一任务。”
研究团队重点关注了两个关键特性：水化反应性和火山灰性。水化反应性决定了混凝土的硬化过程，而火山灰性则影响混凝土的长期强度。通过分析超过 100 万份岩石样本和大量科学文献，团队将候选材料分为 19 种类型，涵盖从生物质到采矿副产品再到拆除的建筑材料。
令人惊讶的是，许多合适的材料在全球范围内都易于获取，且只需简单研磨即可融入混凝土混合物中。Mahjoubi 特别提到：“陶瓷材料，如旧瓷砖、砖块和陶器，具有高反应性，是替代水泥的理想选择。这与古罗马混凝土中使用的陶瓷技术不谋而合。”
这项研究不仅展示了 AI 在材料科学中的应用潜力，还为混凝土行业的可持续发展提供了新思路。通过重新利用可能被填埋的材料，研究人员和工业界可以推动循环经济的发展，为建筑和基础设施提供更环保的解决方案。
研究团队计划进一步升级该框架，以评估更多材料，并通过实验验证最佳候选材料。MIT 材料科学与工程系教授 Elsa Olivetti 表示：“AI 工具在短时间内推动了这项研究，我们期待看到大型语言模型的最新发展如何推动下一步进展。”
CSHub 主任 Randolph Kirchain 补充道：“混凝土是建筑环境的支柱。通过将数据科学和 AI 工具应用于材料设计，我们希望支持工业界在不影响强度、安全性或耐久性的情况下，更可持续地建造。”
这项研究由 Soroush Mahjoubi、Elsa Olivetti、Randolph Kirchain 等多名研究人员共同完成，展示了 AI 在解决全球性环境问题中的重要作用。
