AIモデルで低CO2セメントの処方を秒単位で最適化

気候に優しいセメントレシピを秒単位で生成するAI 世界的に炭素排出量の8％を占めるセメント業界は、航空業界全体よりも排出量が多く、大きな環境問題を引き起こしています。スイス・ポール・シェラー研究所（PSI）の研究者たちは、新しいセメント配合を迅速に発見し、炭素排出量を減らしつつ同じ品質を維持するためのAIモデルを開発しました。 セメント製造では、原料の石灰石を回転窯で1,400℃まで加熱してクリンカー（最終製品のセメントの主成分）に焼き固めます。電力だけではこの高温には達できないため、大量の二酸化炭素（CO2）を放出するエネルギー集約型の燃焼過程が必要です。驚くべきことに、CO2排出量の半分以上は、焼成時に化学的に結合した石灰石から放出され、実際の燃焼プロセスによって放出される量はそれほど多くないという点です。 排出量削減の一つの有効な戦略は、セメントのレシピそのものを変更することで、クリンカーの一部を代替セメント材料で置き換えることです。PSIの廃棄物管理研究所の多学科チームは、この手法に重点を置いて研究を行いました。彼らは機械学習に基づくモデルを開発し、「実験的なバリエーションを数千通りも試す代わりに、当該モデルを用いて気候に優しいセメントのレシピを秒単位で生成できる」と主著者の数学者ロマナ・ボイガーは述べています。 研究チームは、既知のデータセットを用いて人工ニューラルネットワークを訓練しました。GEMSというオープンソースの熱力学モデリングソフトウェアを使って、さまざまなセメントレシピのもとで硬化時にどの鉱物が形成され、どのような地球化学プロセスが進行するかを計算しました。これらの結果に実験データと力学モデルを組み合わせることで、セメントの品質を示す信頼性のある指標を導き出しました。また、各成分のCO2排出量を特定し、全体のCO2排出量を決定しました。 訓練された神経망は、任意のセメントレシピの力学的特性を従来のモデリング比で約1,000倍の速さで計算できます。「AIを逆方向に使用することにより、最小限のCO2排出量と最大限の力学的特性を同時に達成できる最適な組成を見つけることができます」とボイガーは説明します。これは、特定の目標値を満たす配合を具体的に探索するための効率的な方法です。 研究者が特定したいくつかのセメントレシピは、CO2排出量の削減と品質、そして製造の実現可能性という観点で非常に有望であると評価されています。「これらの中には、特に海洋環境や砂漠など、異なる条件下での使用にも適したレシピがあります」とプロビスは述べています。 開発サイクルの短縮と大きな可能性 このAIの逆方向アプローチは、膨大な数のレシピを試行錯誤せずに特定の基準を満たす配合を直接検索できるという利点があります。研究者はSCENE（Swiss Centre of Excellence on Net Zero Emissions）プロジェクトの一環としてこの研究を行い、産業界やエネルギー供給において温窒素排出量を大幅に削減するための科学的根拠に基づく解決策を開発することを目指しています。 プロビスによれば、「私たちのAIモデリングツールは必要に応じて拡張でき、原材料の調達や製造工程などの追加要素も組み込むことが可能です。これは、材料やシステム設計のあらゆる分野で非常に有望なアプローチです」。 PSIの数学者ロマナ・ボイジャーと輸送機構研究グループのニコラオス・プリシアナキスは、研究者がこのAIを活用することで、製造プロセスを大きく加速し、環境負荷の低い高品質セメントの開発が可能になると展望しています。