Los científicos de la USC Viterbi han logrado un avance innovador con Allegro-FM, un modelo de simulación impulsado por IA que puede predecir el comportamiento molecular de miles de millones de átomos, ofreciendo una solución prometedora para crear hormigón neutro en carbono y combatir el cambio climático.
En una era donde el cambio climático representa una amenaza inmensa para nuestro planeta, científicos de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC han revelado una solución prometedora. Han desarrollado un modelo de inteligencia artificial —Allegro-FM— que puede simular el comportamiento de miles de millones de átomos simultáneamente, lo que podría revolucionar el diseño y la producción de materiales como el hormigón.
La realidad actual del calentamiento global es desalentadora, marcada por sequías implacables, deshielo de glaciares y tormentas e incendios forestales cada vez más severos. La causa de esta crisis ambiental es la emisión incesante de dióxido de carbono.
Pero un avance reciente de los investigadores de la USC ofrece un rayo de esperanza.
Los profesores de USC Viterbi, Aiichiro Nakano y Ken-Ichi Nomura, aprovechan una colaboración de larga data de más de dos décadas para abordar estos desafíos y desarrollar Allegro-FM.
Este modelo impulsado por IA ha hecho un descubrimiento teórico importante: la posibilidad de recuperar el dióxido de carbono emitido durante la producción de hormigón y reincorporarlo al propio hormigón.
“Se puede simplemente poner el CO₂ dentro del hormigón, y eso produce un hormigón neutro en carbono”, dijo Nakano, profesor de informática, física y astronomía, y biología cuantitativa y computacional de USC Viterbi, en un comunicado de prensa.
La producción de hormigón es un importante contaminante, contribuyendo con aproximadamente el 8 % de las emisiones globales de CO₂. Al simular virtualmente diversas químicas del hormigón, Allegro-FM puede acelerar el proceso de desarrollo de un hormigón que no solo actúe como sumidero de carbono, sino que también presente mejores propiedades mecánicas.
La escalabilidad de Allegro-FM es un aspecto crucial de su innovación.
Las simulaciones moleculares tradicionales se limitan a miles o millones de átomos. En cambio, Allegro-FM ha demostrado una eficiencia extraordinaria, simulando más de 4 mil millones de átomos con una eficiencia del 97.5 % en la supercomputadora Aurora del Laboratorio Nacional Argonne.
Esta capacidad es aproximadamente 1,000 veces mayor que la de los métodos convencionales.
El hormigón es un material muy complejo. Consta de numerosos elementos y diferentes fases e interfaces. Por lo tanto, tradicionalmente no teníamos forma de simular fenómenos relacionados con el hormigón. Pero ahora podemos usar este Allegro-FM para simular propiedades mecánicas y estructurales, añadió Nomura, profesor de física y astronomía de la USC.
El hormigón no sólo produce las mayores emisiones de carbono, sino que también es resistente al fuego, lo que lo convierte en un material de construcción preferido en zonas propensas a incendios forestales como Los Ángeles.
El modelo de IA sugiere que el hormigón carbono neutral podría ser una alternativa viable en dichos entornos, abordando tanto las preocupaciones sobre las emisiones como mejorando la longevidad.
El hormigón moderno tiene una vida útil promedio de unos 100 años, mientras que el hormigón de la antigua Roma ha perdurado durante milenios. Nakano explicó que, al incorporar CO₂, la "capa de carbonato" resultante podría prolongar significativamente la durabilidad del material.
“Si se añade CO₂, la llamada 'capa de carbonato', se vuelve más robusta”, añadió Nakano.
Detrás de estos logros se esconde el poder de la IA.
Tradicionalmente, simular el comportamiento atómico requería fórmulas matemáticas extensas y complejas basadas en la mecánica cuántica.
Sin embargo, los procesos impulsados por IA han simplificado esto con modelos de aprendizaje automático, haciendo que la investigación sea más rápida y tecnológicamente más eficiente.
“Ahora, gracias a este avance en inteligencia artificial para el aprendizaje automático, en lugar de derivar toda esta mecánica cuántica desde cero, los investigadores están adoptando el enfoque de generar un conjunto de entrenamiento y luego dejar que se ejecute el modelo de aprendizaje automático”, agregó Nomura.
El potencial de Allegro-FM va más allá del hormigón, con aplicaciones en diversos campos, abarcando 89 elementos químicos. La IA puede simular las funciones de interacción entre átomos con mayor precisión y eficiencia que los métodos anteriores, que requerían ecuaciones separadas para cada elemento.
El trabajo pionero de Nakano y Nomura, publicado Su publicación en The Journal of Physical Chemistry Letters representa solo el comienzo de este enfoque revolucionario. Planean seguir perfeccionando sus simulaciones para explorar geometrías y superficies más complejas.
Los coautores del estudio incluyen Priya Vashishta, profesora de ingeniería química y ciencia de los materiales de la USC Viterbi, y Rajiv Kalia, profesor de física y astronomía de la USC.