Algenpulver senkt CO2-Emissionen von Beton ohne Stabilität zu beeinträchtigen

Der moderne Weltbau ist weitgehend auf Beton basiert. Jährlich werden von Menschen mehr Beton und Zement verwendet als jedes andere Material neben Wasser. Zement, die Hauptkomponente des Betons, verursacht jedoch bis zu 10% aller weltweiten Kohlendioxidemissionen. Um dieses Problem anzugehen, haben Forscher der University of Washington und Microsoft eine neue Art von niedrig-kohlendioxidemittentem Beton entwickelt, indem sie getrocknetes, pulverisiertes Seetang mit Zement mischen. Der Seetang-verstärkte Zement hat ein um 21% geringeres globales Erwärmungspotenzial und behält gleichzeitig seine Stärke. Dank der Unterstützung durch Maschinelles Lernen gelang es dem Team, diese neue Formel in einem Bruchteil der Zeit zu entwickeln, die normalerweise erforderlich wäre. Zementproduktion führt zu erheblichen CO2-Emissionen, wobei die meisten Emissionen aus den fossilen Brennstoffen stammen, die zur Heizung der Rohstoffe verwendet werden, und aus einer chemischen Reaktion namens Calcination, die während des Produktionsprozesses auftritt. Seetang hingegen ist ein Kohlenstoffspeicher: Er zieht Kohlendioxid aus der Luft und speichert es während seines Wachstums. Bemerkenswerterweise kann Seetang direkt einen Teil des Zements im Beton ersetzen, was zu einem deutlich kleineren Kohlenstofffußabdruck führt. Die Entwicklung der idealen Mischung hätte ohne maschinelles Lernen fünf Jahre lang durch Probier- und Irrtumsmethoden dauern können, da jede Betonprobe etwa einen Monat zum vollständigen Härten benötigt, bevor ihre Eigenschaften genau bewertet werden können. Das Team baute daher ein benutzerdefiniertes Modell des maschinellen Lernens und trainierte es zunächst mit 24 verschiedenen Zementformulierungen. Danach nutzte das Team das Modell, um optimale Mischungen für Laborversuche vorherzusagen. Die Ergebnisse dieser Versuche wurden wiederum in das Modell eingespeist, sodass das Team schnell durch verschiedene Formulierungen arbeiten konnte. Innerhalb von nur 28 Tagen wurde eine optimale Mischung gefunden, die in den Druckfestigkeitstests bestanden hat und einen reduzierten Kohlenstofffußabdruck aufweist. "Maschinelles Lernen war entscheidend, um den Prozess erheblich zu verkürzen – besonders wichtig, da wir ein völlig neues Material in den Zement einbringen," sagte Eleftheria Roumeli, Professorin für Materialwissenschaft und Ingenieurwesen an der University of Washington. Das nächste Ziel des Teams ist, ein tieferes Verständnis davon zu gewinnen, wie die Zusammensetzung und Struktur des Seetangs den Leistungseigenschaften des Zements zuträglich sind. Das übergeordnete Ziel besteht darin, die Arbeit auf verschiedene Arten von Algen (oder sogar auf Lebensmittelabfälle) zu verallgemeinern, sodass Produzenten weltweit lokale, nachhaltige Zementalternativen herstellen und durch Maschinelles Lernen rasch optimieren können. "Indem wir natürliche Materialien wie Algen mit modernen Datenwerkzeugen kombinieren, können wir die Produktion regionalisieren, Emissionen reduzieren und schneller zu grüner Infrastruktur voranschreiten," sagte Roumeli. "Es ist ein aufregender Schritt hin zu einer neuen Generation nachhaltiger Baustoffe." Fachleute im Bauwesen und Umweltmanagement beurteilen die Entdeckung sehr positiv. Sie sehen darin ein großes Potenzial, um die CO2-Emissionen der Bauindustrie drastisch zu senken, ohne die Qualität der Baustoffe zu beeinträchtigen. Die University of Washington und Microsoft arbeiten bereits zusammen mit industriellen Partnern, um die Forschungsergebnisse in die Praxis umzusetzen und skalierbare Lösungen zu schaffen. Microsofts Engagement in diesem Projekt unterstreicht das Unternehmen auch in anderen Bereichen, insbesondere in der Entwicklung nachhaltiger Technologien und der Förderung umweltfreundlicher Innovationen. Die University of Washington ist bekannt für ihre fortschrittliche Forschung in den Bereichen Materialwissenschaft und Ingenieurwesen, die oft Anwendungen in der Bauindustrie finden.