L’Università della Southern California (USC) ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale che segna una svolta radicale nella progettazione dei materiali ecosostenibili. Il nuovo strumento, chiamato Allegro-FM, è in grado di simulare simultaneamente il comportamento di oltre 4 miliardi di atomi, superando di mille volte la scala dei modelli molecolari tradizionali. Con una precisione del 97,5%, Allegro-FM permette di prevedere il comportamento chimico e fisico di materiali complessi, come il calcestruzzo, coprendo fino a 89 elementi chimici. In questo modo è possibile selezionare le migliori materie prime da combinare ed il processo produttivo più utile a ridurre al minimo le emissioni climalteranti senza compromettere la qualità del risultato finale.
Simulare l’interazione di 4 miliardi di atomi in un battito di ciglia
La super intelligenza Artificiale è “ospitata” all’interno sul supercomputer Aurora dell’Argonne National Laboratory. Dietro al progetto ci sono Aiichiro Nakano, professore di informatica, fisica e astronomia e biologia quantitativa e computazionale alla USC Viterbi, e Ken-Ichi Nomura, professore di ingegneria chimica e scienza dei materiali alla USC Viterbi, con cui Nakano collabora da oltre 20 anni. Il loro obiettivo condiviso era dare un contributo concreto al problema del climate change, agendo in uno dei settori a maggiore impatto ambientale: l’edilizia. In particolare, il team ha individuato nello stoccaggio della CO2 direttamente all’interno dei materiali da costruzione una soluzione duplice, riuscendo a mitigare le emissioni e, al contempo, migliorare la resistenza e la durabilità delle infrastrutture.
Il primo caso studio: calcestruzzo carbon neutral
Il primo esempio concreto di applicazione riguarda un calcestruzzo carbon-negative, in grado di assorbire CO2 dall’atmosfera. Simulando virtualmente diverse composizioni chimiche, Allegro-FM ha dimostrato che è possibile integrare l’anidride carbonica emessa nella fase di produzione all’interno dello stesso materiale, senza comprometterne la qualità.
“Basta immettere la CO2 all’interno del calcestruzzo per ottenere un calcestruzzo a zero emissioni di carbonio”, ha sottolineato Nakano.
Questa innovazione può accelerare lo sviluppo di materiali ecosostenibili più durevoli con importanti implicazioni nei contesti urbani più soggetti allo stress climatico.
Dagli antichi romani l’ispirazione
Come già accaduto in passato, l’ispirazione arrivata dal calcestruzzo impiegato nell’Antica Roma. Il modello Allegro-FM prende spunto da questo antichissimo materiale per aumentare la longevità dei componenti prodotti. Con l’aggiunta di CO2, si rafforza lo strato di carbonato, rendendo il materiale più robusto rispetto ai 100 anni di durata media del calcestruzzo moderno.
Inoltre, attraverso il machine learning, il programma elimina la necessità di simulazioni meccanico-quantistiche su larga scala, ottimizzando i tempi e i costi di ricerca.
“Il calcestruzzo è anche un materiale molto complesso. È costituito da molti elementi e da diverse fasi e interfacce. Quindi, tradizionalmente, non avevamo un modo per simulare i fenomeni che coinvolgevano il calcestruzzo. Ma ora possiamo usare Allegro-FM per simulare le proprietà meccaniche [e] strutturali”, ha affermato Nomura.
Grazie al programma, i ricercatori possono generare set di addestramento e lasciare che il modello AI elabori autonomamente le interazioni atomiche. Questo metodo consente una simulazione più rapida ed efficiente per prevedere con precisione le “interazioni” e l’impatto ecologico del materiale.
Il lavoro, comunque, è tutt’altro che concluso. Il team proseguirà la ricerca per simulare strutture più complesse, con geometrie e superfici articolate, ampliando il potenziale di Allegro-FM.
Lo studio è stato recentemente pubblicato su The Journal of Physical Chemistry Letters ed è stato selezionato come immagine di copertina della rivista.