Imagine o concreto em nossas casas e pontes, não apenas toleram a destruição do tempo e desastres naturais, como o calor extremo do incêndio, mas também a auto -cima ou captura ativa do dióxido de carbono da atmosfera.
Agora.
O estado atual do clima do mundo é ruim. A secura brutal, as geleiras evaporadoras e os altos furacões catastróficos, a estação chuvosa e o incêndio nos destroem todos os anos. Um dos principais contribuintes para o aquecimento global é a emissão contínua da atmosfera de dióxido de carbono.
Ciência da Computação, Física e Astronomia e Tamanho e Professor da USC Whiterbury, Iceero Nagano Los Angeles, da Bioquímica, estava pensando nesses problemas após o incêndio em janeiro. Portanto, ele se aproximou de Ken-Ichi Nomura, professor da USC Viterbury de Engenharia de Química e Ciência dos Produtos, e ele havia cooperado com ele por mais de 20 anos.
Discutir essas questões ajudou a estimular seu novo projeto: Alex-FM, um modelo de motivação de inteligência artificial. Alex-FM criou uma invenção teórica surpreendente: o dióxido de carbono emitido no processo de fazer o concreto pode ser recorrente e colocá-lo de volta no concreto que ajudou a produzi-lo.
“Você pode colocar o CO2 no concreto e, em seguida, ele cria um concreto de rede de carbono”, disse Nakano.
Professor de ciências de engenharia e produtos químicos USC Vaiderbi Priya Vashishtha e Rajiv Kalia, professora da USC de Nomura e Nomura e Astronomia, estão pesquisando o “CO2 ROW” ou a re -descreção de dióxido de carbono e armazenando um processo de desafio.
Ao simultaneamente, simultaneamente bilhões de átomos, o Alex-FM pode testar diferentes produtos químicos de concreto antes de testes caros do mundo real. Isso pode acelerar o crescimento de concreto de concreto em vez de uma fonte de carbono – a produção de concreto é atualmente 8% das emissões globais de CO2.
O avanço está na medição do modelo. Embora os métodos de simulação molecular existentes estejam limitados a organizações com milhares ou milhões de átomos, o Alex-FM 97,5% provou desempenho quando simulação de mais de quatro bilhões de átomos no Laboratório Nacional de Aurgon no Laboratório Nacional.
Refere -se a 1.000 vezes maiores habilidades computacionais do que as abordagens convencionais.
Este modelo inclui 89 componentes químicos e pode prever o comportamento molecular para aplicações da química de cimento ao armazenamento de carbono.
“O concreto é o material mais complexo. Ele contém muitos componentes e diferentes fases e interfaces. Portanto, não temos como simular eventos que tradicionalmente incluem materiais concretos. Mas agora essas propriedades mecânicas do Alexo-FM (e) podem ser usadas para simular as propriedades estruturais (e) propriedades estruturais”.
O concreto é um material resistente ao fogo, que é uma ótima escolha de construção após o incêndio em janeiro. Mas a produção de concreto é um grande emissor de dióxido de carbono, especialmente um problema ambiental na cidade como Los Angeles. Em suas simulações, o carbono Alex-FM é neutro, o que é uma escolha melhor do que outro concreto.
Esse avanço não resolve um problema. O concreto moderno dura uma média de cerca de 100 anos, enquanto o antigo concreto romano dura mais de 2.000 anos. Mas a re -captura do CO2 ajudará.
Se você colocar o CO2, chamado de “camada de carbonato”, ele se torna muito forte “, disse Nakano.
Em outras palavras, o Alexro-FM pode simular um concreto neutro em carbono, que geralmente é de 100 anos de concreto. É uma questão de criá -lo agora.
Atrás da cortina
Os professores guiaram o crescimento do Alex-FM com elogios de como a IA havia acelerado seu trabalho complexo. Em geral, para simular o comportamento dos átomos, os professores precisam da série precisa de fórmulas matemáticas – ou, como Nomura os chamou de “eventos de mecânica quântica profunda e profunda”.
Mas os últimos dois anos mudaram duas pesquisas.
“Agora, devido ao avanço desta IA de aprendizado de máquina, em vez de obter toda essa mecânica quântica, os pesquisadores adotam a (a) abordagem para criar um pacote de treinamento e permitir que o modelo de aprendizado mecânico seja executado”. Isso torna os professores o processo muito rápido e eficiente em seu uso técnico.
O Alexro-FM pode prever com precisão “funções de contato” entre os átomos-como os átomos agem e interagir entre si. Geralmente, essas funções de comunicação exigem muitas simulações exclusivas.
Mas esse novo modelo muda. Primeiro de tudo, os componentes individuais no cronograma tinham equações diferentes, e esses elementos têm muitas funções únicas. Com a ajuda da IA e da aprendizagem mecânica, essas funções de comunicação agora podem ser simuladas com o cronograma completo de simultaneamente, sem a necessidade de fórmulas separadas.
“A abordagem tradicional é simular um objeto específico. Portanto, você pode simular óculos de sílica, mas não pode simular uma molécula de drogas (IT)”, disse Nomura.
Esse novo sistema também é muito eficiente na página técnica, os modelos de IA realizam cálculos precisos feitos por um grande supercomputador, simplificam as tarefas e liberam os recursos desse super -comprador para pesquisas mais avançadas.
“(AI) pode obter precisão mecânica quântica com recursos de computador muito pequenos”, disse Nakano.
Nomura e Nakano dizem que seu trabalho não está longe.
“Certamente continuaremos essa pesquisa definitiva e criaremos geometria e superfícies complexas”, disse Nomura.
Esta pesquisa foi publicada recentemente A revista de cartas de química de física E apresentou a capa da revista.
