Künstliche Intelligenz ermöglicht CO2-neutrales und langlebiges Beton

Stellen Sie sich vor, die Betonstrukturen in unseren Häusern und Brücken würden nicht nur den Zeitverlauf und Naturkatastrophen wie heftigen Waldbränden widerstehen, sondern sogar aktiv selbst heilen oder Kohlendioxid aus der Atmosphäre fangen. Jetzt haben Forscher an der USC Viterbi School of Engineering ein revolutionäres KI-Modell entwickelt, das das Verhalten von Milliarden von Atomen simultan simulieren kann. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für die Materialentwicklung und -entdeckung auf bisher unerreichtem Maßstab. Ihre Arbeit wurde kürzlich in "The Journal of Physical Chemistry Letters" veröffentlicht und stand als Titelbild des Journals im Fokus. Die aktuelle Weltklimasituation ist bedrohlich: brutale Dürren, schmelzende Gletscher und zunehmend verheerende Hurrikane, Regenstürme und Waldbrände fordern jedes Jahr Opfer und verursachen enorme Schäden. Ein bedeutender Faktor für die globale Erwärmung ist die ständige Emission von Kohlendioxid in die Atmosphäre. Aiichiro Nakano, Professor für Informatik, Physik, Astronomie und Quantitative und Computergestützte Biologie an der USC Viterbi, grübelte über diese Probleme nach den Waldbränden im Januar in Los Angeles. Er wandte sich an seinen langjährigen Partner Ken-Ichi Nomura, Professor für Chemieingenieurwesen und Werkstoffwissenschaften an der USC Viterbi, mit dem er schon über 20 Jahre zusammenarbeitet. Gemeinsam entstand ihr neues Projekt: Allegro-FM, ein KI-gestütztes Simulationsmodell. Allegro-FM hat eine überraschende theoretische Entdeckung gemacht: Es ist möglich, das während der Herstellung von Beton freigesetzte CO2 zurückzufangen und es in den Beton zu integrieren, den es produziert hat. "Man kann das CO2 einfach in den Beton einfügen, und dann wird es zu einem kohlenstoffneutralen Beton," sagte Nakano. Neben Nakano und Nomura arbeiten auch Priya Vashishta, Professorin für Chemieingenieurwesen und Werkstoffwissenschaften an der USC Viterbi, und Rajiv Kalia, Professor für Physik und Astronomie an der USC, an der sogenannten "CO2-Speicherung", einem Prozess zur Rückgewinnung und Lagerung von Kohlendioxid, der bisher sehr herausfordernd war. Durch die Simulation von Milliarden von Atomen gleichzeitig kann Allegro-FM verschiedene Betonzusammensetzungen virtualisiert testen, bevor teure reale Experimente durchgeführt werden. Dies könnte die Entwicklung von Beton beschleunigen, der als Kohlenstoffsenke statt als Kohlenstoffquelle fungiert—derzeit verursacht die Betonherstellung etwa 8% der globalen CO2-Emissionen. Das Modell zeichnet sich durch seine Skalierbarkeit aus. Während herkömmliche molekulare Simulationsmethoden auf Systeme mit tausenden oder Millionen von Atomen begrenzt sind, erreichte Allegro-FM bei der Simulation von über vier Milliarden Atomen auf dem Aurora-Supercomputer am Argonne National Laboratory eine Effizienz von 97,5%. Dies stellt eine Rechenkapazität dar, die etwa 1.000-mal größer ist als bei konventionellen Ansätzen. Das Modell umfasst 89 chemische Elemente und kann molekülabhängige Verhaltensweisen für Anwendungen von Zementchemie bis zur Kohlenstoffspeicherung vorhersagen. "Beton ist auch ein sehr komplexes Material. Es besteht aus vielen Elementen und verschiedenen Phasen und Grenzflächen. Traditionell hatten wir keine Möglichkeit, Phänomene, die mit Betonmaterialien zusammenhängen, zu simulieren. Aber jetzt können wir mit Allegro-FM mechanische und strukturelle Eigenschaften simulieren," erklärte Nomura. Beton ist bekannt für seine Feuerbeständigkeit, was ihn zu einer idealen Baupausch nach Waldbränden macht. Allerdings ist die Herstellung von Beton ein großer CO2-Emittent, insbesondere in Städten wie Los Angeles. In ihren Simulationen zeigte Allegro-FM, dass es kohlenstoffneutral sein kann und somit eine bessere Wahl als traditioneller Beton darstellt. Diese Durchbruch löst nicht nur ein Problem. Der moderne Beton hält durchschnittlich etwa 100 Jahre, während das antike römische Beton mehr als 2.000 Jahre Bestand hatte. Die Rückgewinnung von CO2 kann dies ebenfalls verbessern. "Wenn man CO2 einfügt, wird die sogenannte Carbonat-Schicht robuster," erläuterte Nakano. Mit anderen Worten, kann Allegro-FM einen kohlenstoffneutralen Beton simulieren, der möglicherweise viel länger als die derzeit 100 Jahre hält. Nun geht es darum, ihn zu bauen. Hinter den Kulissen wurden die Entwicklungen von Allegro-FM unter Berücksichtigung dessen geleitet, wie KI die komplexe Arbeit der Forscher beschleunigt. Normalerweise müssten die Professoren eine präzise Reihe von mathematischen Formeln verwenden—oder, wie Nomura es nannte, "tiefe, tiefe quantenmechanische Phänomene." In den letzten zwei Jahren hat sich ihre Arbeitsweise jedoch verändert. "Dank dieses maschinelles Lernen und KI-Durchbruchs müssen Forscher nicht mehr alle quantenmechanischen Prozesse von Grund auf ableiten. Stattdessen erstellen sie ein Trainingsset und lassen das maschinelle Lernmodell laufen," sagte Nomura. Dies beschleunigt den Prozess und nutzt die Technologie effizienter. Allegro-FM kann interaktionsfunktionen zwischen Atomen genau vorhersagen—d.h., wie Atome miteinander reagieren. Normalerweise würden diese Funktionen viele einzelne Simulationen erfordern. Mit der Hilfe von KI und maschinellem Lernen kann man nun potenziell diese interaktionsfunktionen fast mit dem gesamten Periodensystem gleichzeitig simulieren, ohne separate Formeln zu benötigen. "Mit dem traditionellen Ansatz kann man bestimmte Materialien simulieren. Zum Beispiel kann man Siliciumglas simulieren, aber nicht gleichzeitig mit einem Medikamentenmolekül," erklärte Nomura. Dieses neue System ist auch technisch viel effizienter. KI-Modelle führen viele präzise Berechnungen durch, die früher von einem großen Supercomputer ausgeführt werden mussten, was die Aufgaben vereinfacht und die Ressourcen des Supercomputers für fortschrittlichere Forschungen freigibt. "Die KI kann mit viel, viel geringeren Rechenressourcen quantenmechanische Genauigkeit erreichen," sagte Nakano. Nomura und Nakano betonen, dass ihre Arbeit noch lange nicht abgeschlossen ist. "Wir werden diese Betonforschung sicher fortsetzen, indem wir komplexere Geometrien und Oberflächen studieren," sagte Nomura. Diese Entdeckung wird von Branchenexperten als wegweisend und vielversprechend bewertet. Sie könnte die Betonindustrie grundlegend verändern und dazu beitragen, die CO2-Emissionen signifikant zu reduzieren. Die USC Viterbi School of Engineering ist bekannt für ihre innovative Forschung in den Bereichen Ingenieurwesen und Technologie. Die Entwickler des Allegro-FM-Modells sind führende Wissenschaftler auf ihrem Fachgebiet und setzen damit neue Maßstäbe in der Materialwissenschaft.