طور باحثو كلية فيتربي للهندسة في جامعة جنوب كاليفورنيا نموذج ذكاء اصطناعي ثوري يُدعى Allegro-FM، يفتح مسارًا جديدًا لابتكار مواد الخرسانة. يمكن لهذا النموذج محاكاة سلوك عشرات المليارات من الذرات في الوقت نفسه، ومن خلال اختبار تركيبات كيميائية مختلفة افتراضيًا، يسرّع تطوير الخرسانة المحايدة للكربون القادرة على امتصاص ثاني أكسيد الكربون. يُمثل هذا الإنجاز خطوة مهمة نحو تقليل مساهمة إنتاج الخرسانة في انبعاثات الكربون العالمية، مع تحسين متانة مواد البناء وقدرتها على التكيف مع البيئة.
يقود فريق البحث الأستاذ في علوم الحاسوب Aiichiro Nakano والأستاذ في الهندسة الكيميائية Ken-ichi Nomura، وقد حقق نموذج Allegro-FM اختراقًا رئيسيًا على الحاسوب الفائق Aurora في مختبر أرغون الوطني (Argonne National Laboratory). في حين تقتصر طرق المحاكاة الجزيئية التقليدية على أنظمة تحتوي على ملايين الذرات فقط، يحقق هذا النموذج كفاءة تصل إلى 97.5% عند محاكاة أكثر من 4 مليارات ذرة، مما يعزز القدرة الحسابية بنحو 1000 مرة. يغطي النموذج 89 عنصرًا كيميائيًا، ويمكنه التنبؤ بسلوك الجزيئات في مجالات من كيمياء الأسمنت إلى تخزين الكربون، محققًا لأول مرة محاكاة متزامنة لوظائف التفاعل الذري عبر جدول العناصر الدوري.
"تتكون الخرسانة من عناصر متعددة وواجهات متعددة الطور، مما يجعل محاكاتها الشاملة صعبة باستخدام الطرق التقليدية"، كما أشار Ken-ichi Nomura. وقد نجح Allegro-FM بالفعل في محاكاة الخصائص الميكانيكية والهيكلية للخرسانة. تُظهر نتائج المحاكاة أن إعادة حقن ثاني أكسيد الكربون الناتج عن الإنتاج في الخرسانة لتشكيل "طبقة كربونات" يعزز قوة المادة بشكل كبير، وقد يتجاوز عمر الاستخدام الحد الأقصى البالغ 100 عام للخرسانة الحديثة، مقتربًا من عمر الخرسانة الرومانية القديمة الذي يصل إلى 2000 عام. هذه الخاصية مهمة بشكل خاص في مدن مثل لوس أنجلوس التي تواجه تهديد الحرائق البرية — فالخرسانة مادة مقاومة للحريق، ولكنها أيضًا مصدر كبير لانبعاثات الكربون، والنسخة المحايدة للكربون يمكنها حل مشكلتي السلامة والبيئة في آن واحد.
يؤكد فريق البحث أن تقنية الذكاء الاصطناعي غيرت نموذج تطوير المواد بشكل جذري. "في الماضي، كان يتطلب الأمر اشتقاق معادلات ميكانيكا الكم يدويًا، أما الآن فيمكن توليد مجموعة تدريب عبر التعلم الآلي ثم تشغيل النموذج"، كما قال Aiichiro Nakano. يحقق نموذج الذكاء الاصطناعي دقة ميكانيكا الكم بموارد حسابية أقل، مما يحرر موارد الحواسيب الفائقة لأبحاث أكثر تعقيدًا. يستكشف الفريق حاليًا تصنيع عناصر خرسانية ذات أشكال هندسية أكثر تعقيدًا، وقد نُشرت النتائج ذات الصلة في مجلة The Journal of Physical Chemistry Letters وحصلت على توصية الغلاف.
