Meta使用人工智能重构低碳混凝土，将碳排量降低40%以下-600学习网

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“全球每年8%的二氧化碳排放来自混凝土。”

作者：Claire编辑：tuya

制作：金融涂鸦

作为世界上使用最广泛的建筑构件之一，混凝土每年产生全球8%的二氧化碳排放量。

为了减轻这一负担，Facebook母公司Meta的研究人员最近开始为其数据中心使用的混凝土开发一种能耗更低的配方，使用机器学习来优化健壮姓和增强可持续姓。Meta声称，这种混凝土的碳排放量比标准混合料少40%，并已用于最新的数据中心。

混凝土包含四种基本成分：水泥.骨料.水和添加剂(用作掺杂物)。其中，水泥是含碳量最高的组分，因此研究人员通过添加低碳材料，如粉煤灰.矿渣或磨砂玻璃来减少水泥的用量。同样，骨料中的砾石.碎石和砂也可以用再生混凝土代替。问题是，有几十种组成材料可用，其用量和比例可以相互作用，从而影响混凝土的最终结构效果。

简而言之，有一系列可能的组合供研究人员测试.选择和改进。以人类的速度依次处理无数选项需要很长时间，因此Meta训练了人工智能来做到这一点。Meta与伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气与计算机工程系的Lav Varshney教授和土木工程系的Nishant Garg教授合作，首次使用混凝土抗压强度数据集训练模型。数据集包括1000多个混凝土配方及其结构性能，以及7天和28天抗压强度数据。该团队使用了水泥可持续发展倡议；环境产品声明(EPD)工具，以确定最终混凝土混合物的碳足迹。

在生成的众多配方列表中，研究团队选择了五个最有希望的选项，并反复优化，直到它们达到或超过7天和28天的强度指标，同时将碳需求减少至少40%。优化过程只花了几周时间，得到的具体公式超过了所有指标要求。高达50%的水泥被粉煤灰和矿渣替代。

后来，Meta与Ozinga合作，这是一家混凝土公司，负责建造Meta最新的数据中心，以进一步改进公式并在真实环境中进行测试。展望未来，该团队希望进一步改善配方奶粉的3天和5天强度曲线(确保其干燥速度更快，以便其他施工可以更快进行)，并更好地了解其在不同天气条件下的固化方式。

Meta还希望在未来将人工智能方法引入基础设施设计和建设的其他方面。Meta首席技术官Mike Schroepfer表示， “我们的模型产生的混凝土混合物可以用于数据中心的建设之外，并且有机会进一步开发该模型以解决其他场景中的问题。我们对数据中心建设中减排的创新解决方案的探索不仅限于混凝土，还包括其他材料。作为提高可持续姓的另一种方式ty，我们也在探索数据中心的设计。”

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