研究人員使用人工智能設(shè)計(jì)更可持續(xù)的混凝土
作為建筑材料,混凝土經(jīng)得起時(shí)間的考驗(yàn)。它的使用可以追溯到早期文明,今天它是世界上最受歡迎的復(fù)合材料選擇。然而,它并非沒(méi)有缺點(diǎn)。其關(guān)鍵成分水泥的生產(chǎn)占全球人為 CO 2排放量的8-9%和能源消耗量的 2-3%,預(yù)計(jì)未來(lái)幾年還會(huì)增加。隨著美國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施老化,聯(lián)邦政府最近通過(guò)了一項(xiàng)具有里程碑意義的法案,以振興和升級(jí)它,并盡可能減少溫室氣體排放,也將混凝土放在現(xiàn)代化的十字準(zhǔn)線中。
麻省理工學(xué)院材料科學(xué)與工程系 Esther 和 Harold E. Edgerton 副教授 Elsa Olivetti 以及麻省理工學(xué)院-IBM Watson AI Lab 研究科學(xué)家兼經(jīng)理 Jie Chen 認(rèn)為,人工智能可以通過(guò)設(shè)計(jì)和制定新的,更可持續(xù)的混凝土混合物,具有更低的成本和二氧化碳排放量,同時(shí)提高材料性能并重復(fù)利用材料本身的制造副產(chǎn)品。Olivetti 的研究提高了材料的環(huán)境和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性,Chen 開(kāi)發(fā)和優(yōu)化了機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算技術(shù),他可以將這些技術(shù)應(yīng)用于材料重組。Olivetti 和 Chen 以及他們的合作者最近聯(lián)手開(kāi)展了 MIT-IBM Watson AI Lab 項(xiàng)目,旨在使混凝土更具可持續(xù)性,以造福社會(huì)、氣候和經(jīng)濟(jì)。
問(wèn):混凝土有哪些應(yīng)用,哪些特性使其成為首選的建筑材料?
Olivetti:混凝土是全球主要的建筑材料,年消耗量為 300 億公噸。這是第二大生產(chǎn)材料鋼鐵的 20 多倍,其使用規(guī)模會(huì)導(dǎo)致相當(dāng)大的環(huán)境影響,約占全球溫室氣體 (GHG) 排放量的 5-8%。它可以在本地制造,具有廣泛的結(jié)構(gòu)應(yīng)用,并且具有成本效益?;炷潦羌?xì)骨料和粗骨料、水、水泥粘合劑(膠水)和其他添加劑的混合物。
問(wèn):為什么它不可持續(xù),你想通過(guò)這個(gè)項(xiàng)目解決哪些研究問(wèn)題?
Olivetti:社區(qū)正在研究多種方法來(lái)減少這種材料的影響,包括用于加熱水泥混合物的替代燃料、提高能源和材料效率以及生產(chǎn)設(shè)施的碳封存,但一個(gè)重要的機(jī)會(huì)是開(kāi)發(fā)一種替代材料水泥粘合劑。
雖然水泥占混凝土質(zhì)量的 10%,但它占溫室氣體足跡的 80%。這種影響源于燃料燃燒以加熱和運(yùn)行制造所需的化學(xué)反應(yīng),但化學(xué)反應(yīng)本身也會(huì)釋放 CO 2來(lái)自石灰石的煅燒。因此,用來(lái)自廢物和副產(chǎn)品的替代材料部分替代水泥的輸入成分(傳統(tǒng)的普通波特蘭水泥或 OPC)可以減少溫室氣體足跡。但是,使用這些替代品本質(zhì)上并不是更可持續(xù),因?yàn)閺U物可能需要長(zhǎng)途跋涉,這會(huì)增加燃料排放和成本,或者可能需要預(yù)處理過(guò)程。使用這些替代材料的最佳方式取決于具體情況。但由于規(guī)模龐大,我們還需要解決方案來(lái)解決所需的大量混凝土。該項(xiàng)目正試圖開(kāi)發(fā)新型混凝土混合物,以減少水泥和混凝土的溫室氣體影響,從試錯(cuò)過(guò)程轉(zhuǎn)向更具預(yù)測(cè)性的過(guò)程。
陳:如果我們想應(yīng)對(duì)氣候變化并改善我們的環(huán)境,我們可以使用替代成分或重新配方來(lái)減少溫室氣體排放嗎?我們希望通過(guò)這個(gè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)的項(xiàng)目,我們能夠找到一個(gè)好的答案。
問(wèn):在歷史的這個(gè)時(shí)刻,為什么現(xiàn)在解決這個(gè)問(wèn)題很重要?
Olivetti:迫切需要盡可能積極地解決溫室氣體排放問(wèn)題,但對(duì)所有行業(yè)領(lǐng)域而言,這樣做的道路并不一定是直截了當(dāng)?shù)?。?duì)于運(yùn)輸和發(fā)電,已經(jīng)確定了使這些部門(mén)脫碳的途徑。我們需要更積極地采取行動(dòng),以在需要的時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo);此外,實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的技術(shù)方法更加明確。然而,對(duì)于難以脫碳的行業(yè),例如工業(yè)材料生產(chǎn),脫碳的途徑并沒(méi)有被描繪出來(lái)。
問(wèn):您打算如何解決這個(gè)問(wèn)題以生產(chǎn)更好的混凝土?
Olivetti:我們的目標(biāo)是預(yù)測(cè)混合物既能滿足強(qiáng)度和耐久性等性能標(biāo)準(zhǔn),又能平衡經(jīng)濟(jì)和環(huán)境影響。其中一個(gè)關(guān)鍵是在混合水泥和混凝土中使用工業(yè)廢物。為此,我們需要了解組成材料的玻璃和礦物反應(yīng)性。這種反應(yīng)性不僅決定了在水泥系統(tǒng)中可能使用的限制,而且還控制混凝土加工、強(qiáng)度和孔隙結(jié)構(gòu)的發(fā)展,最終控制混凝土的耐久性和生命周期的 CO 2排放。
陳:我們研究用廢料代替部分水泥成分。這是我們假設(shè)的更可持續(xù)和更經(jīng)濟(jì)的東西——實(shí)際上廢料很常見(jiàn),而且成本更低。由于水泥用量的減少,最終的混凝土產(chǎn)品產(chǎn)生的二氧化碳會(huì)少得多。在實(shí)現(xiàn)其他目標(biāo)的同時(shí),找出合適的混凝土混合物比例來(lái)制造耐用的混凝土是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)讓我們有機(jī)會(huì)探索預(yù)測(cè)建模、不確定性量化和優(yōu)化的進(jìn)步以解決問(wèn)題。我們正在做的是探索使用深度學(xué)習(xí)和多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)的選項(xiàng)來(lái)找到答案。這些努力現(xiàn)在更可行,
問(wèn):您為此使用了哪些人工智能和計(jì)算技術(shù)?
Olivetti:我們使用人工智能技術(shù)通過(guò)自然語(yǔ)言處理從文獻(xiàn)中收集有關(guān)單個(gè)混凝土成分、混合比例和混凝土性能的數(shù)據(jù)。我們還添加了從工業(yè)和/或高吞吐量原子建模和實(shí)驗(yàn)中獲得的數(shù)據(jù),以優(yōu)化混凝土混合物的設(shè)計(jì)。然后,我們利用這些信息深入了解可能的廢物和副產(chǎn)品材料作為低 CO 2混凝土水泥材料替代品的反應(yīng)性。通過(guò)結(jié)合混凝土成分的通用信息,預(yù)計(jì)由此產(chǎn)生的混凝土性能預(yù)測(cè)器將比現(xiàn)有的 AI 模型更可靠和更具變革性。
陳:最終目標(biāo)是弄清楚在生產(chǎn)混凝土的配方中加入哪些成分以及每種成分的含量,以優(yōu)化各種因素:強(qiáng)度、成本、環(huán)境影響、性能等。對(duì)于每個(gè)目標(biāo),我們需要某些模型:我們需要一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)混凝土的性能(例如,它可以使用多長(zhǎng)時(shí)間以及它承受多少重量?)、一個(gè)估算成本的模型以及一個(gè)估算二氧化碳排放量的模型生成。我們需要使用來(lái)自文獻(xiàn)、行業(yè)和實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建這些模型。
我們正在探索高斯過(guò)程模型來(lái)預(yù)測(cè)混凝土強(qiáng)度,持續(xù)數(shù)天和數(shù)周。該模型也可以為我們提供預(yù)測(cè)的不確定性估計(jì)。這樣的模型需要指定參數(shù),我們將使用另一個(gè)模型來(lái)計(jì)算。同時(shí),我們也探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,因?yàn)槲覀兛梢詫⑷祟惤?jīng)驗(yàn)中的領(lǐng)域知識(shí)注入其中。有些模型像多層感知一樣簡(jiǎn)單,而有些則更復(fù)雜,比如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里的目標(biāo)是我們想要一個(gè)不僅準(zhǔn)確而且健壯的模型——輸入數(shù)據(jù)是有噪聲的,模型必須包含噪聲,這樣它的預(yù)測(cè)對(duì)于多目標(biāo)優(yōu)化仍然準(zhǔn)確可靠。
一旦我們建立了我們有信心的模型,我們就會(huì)將他們的預(yù)測(cè)和不確定性估計(jì)注入到在約束和不確定性下的多個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化中。
問(wèn):您如何平衡成本收益權(quán)衡?
陳:我們考慮的多重目標(biāo)不一定是一致的,有時(shí)是相互矛盾的。目標(biāo)是確定不能在不損害一個(gè)或幾個(gè)的情況下同時(shí)進(jìn)一步推動(dòng)我們目標(biāo)的價(jià)值的情況。例如,如果您想進(jìn)一步降低成本,您可能不得不承受性能或環(huán)境影響。最終,我們會(huì)將結(jié)果提供給決策者,他們將研究結(jié)果并權(quán)衡選擇。例如,在溫室氣體顯著減少的情況下,他們可能能夠容忍略高的成本。或者,如果成本變化不大,但具體性能發(fā)生了巨大變化,例如翻倍或三倍,那么這絕對(duì)是一個(gè)有利的結(jié)果。
問(wèn):您在這項(xiàng)工作中面臨哪些挑戰(zhàn)?
陳:我們從行業(yè)或文獻(xiàn)中得到的數(shù)據(jù)非常嘈雜;具體的測(cè)量值可能會(huì)有很大差異,具體取決于測(cè)量的地點(diǎn)和時(shí)間。當(dāng)我們整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)時(shí),也會(huì)有大量缺失的數(shù)據(jù),因此,我們需要花費(fèi)大量精力來(lái)組織和使數(shù)據(jù)可用于構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。我們還在預(yù)測(cè)建模和不確定性估計(jì)中探索了替代缺失特征的插補(bǔ)技術(shù),以及容忍缺失特征的模型。
Q:你希望通過(guò)這部作品獲得什么?
陳:最后,我們向制造商和政策制定者建議一個(gè)或幾個(gè)具體的配方,或連續(xù)的配方。我們希望這將為建筑業(yè)和保護(hù)我們心愛(ài)的地球的努力提供寶貴的信息。
Olivetti:我們希望開(kāi)發(fā)一種穩(wěn)健的方法來(lái)設(shè)計(jì)利用廢料來(lái)降低 CO 2 的水泥腳印。沒(méi)有人試圖制造浪費(fèi),所以如果我們希望它具有大規(guī)??蓴U(kuò)展性,我們就不能依賴一個(gè)流作為原料。我們必須靈活而穩(wěn)健地適應(yīng)原料變化,為此我們需要提高理解力。我們開(kāi)發(fā)本地、動(dòng)態(tài)和靈活替代方案的方法是了解是什么使這些廢物具有反應(yīng)性,因此我們知道如何優(yōu)化它們的使用并盡可能廣泛地這樣做。我們通過(guò)在我的團(tuán)隊(duì)中開(kāi)發(fā)的軟件進(jìn)行預(yù)測(cè)模型開(kāi)發(fā),自動(dòng)從超過(guò) 500 萬(wàn)篇文本和各種主題的專利文獻(xiàn)中提取數(shù)據(jù)。我們將其與 IBM 合作者的創(chuàng)造性能力聯(lián)系起來(lái),以設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)新水泥最終影響的方法。如果我們成功,
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