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“AI配比”混凝土经Meta数据中心测试,减少40%碳排放

“AI配比”混凝土经Meta数据中心测试,减少40%碳排放

新智元报道

编辑:时光 snailnj

【新智元导读】什么?AI开始配混泥土了?土木工程师:我可以「毕业」了。

利用AI计算出来的混泥土配方,可以减少40%的碳排放。

这项研究是由高校和企业合作完成,美国南加州大学电子与计算机工程系的Xiou Ge为第一作者,Meta、IBM等研究中心均参与其中。

“AI配比”混凝土经Meta数据中心测试,减少40%碳排放

论文题为Accelerated Design and Deployment of Low-Carbon Concrete for Data Centers,即《数据中心加速设计和部署的低碳混凝土》。

目前,这种低碳混泥土的强度和减排效果已经得到了有效测试,在美国伊利诺伊州Meta数据中心进行。

“AI配比”混凝土经Meta数据中心测试,减少40%碳排放

Meta数据中心致力于为互联网提供动力,效率和清洁能源是其设计、建设和运营的关键。

其设计源自CVAE模型。

CVAE模型

混凝土是世界上使用最广泛的工程材料,每年生产超过100亿吨。

不幸的是,这种使用规模带来了能源、水、温室气体和其它污染物排放的巨大负担。

“AI配比”混凝土经Meta数据中心测试,减少40%碳排放

混泥土一般是由水泥、骨料、水和掺合剂组成,可以含有几十种甚至数百种成分。所谓骨料是指砾石、碎石、沙子等。

这样任意配比的混泥土,每年产生的二氧化碳约占全球碳排放量的8%。

现在,科学家通过AI创建混凝土配方,以最大限度地减少环境负担,同时满足工程性能要求,包括抗压强度等。

在这项研究中,使用的模型是基于VAE(Variational autoencoder,变分自编码器)的一个变体,称为CVAE(Conditional variational autoencoder),即条件变分自编码器。

这个CVAE模型是一种半监督的生成性AI模型,可以发现所期望的具体配比公式。

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CVAE模型结构

CVAE设计为一个编码器和解码器的结构。编码器输入包括环境影响、时间、强度变量和具体公式,编码器将这些输入,结合隐层变量Z,生成新的配比公式。

研究人员使用混凝土抗压强度数据集来训练CVAE模型,这个数据集包含了1030个训练示例。

其中,7个连续特征描述了水泥、骨料和水等组成配比,数据集训练了基于神经网络的回归模型,以预测混凝土配方的环境影响和强度。

“AI配比”混凝土经Meta数据中心测试,减少40%碳排放

研究表明,CVAE可以设计出比现有配方碳排放低得多的AI混凝土配方,实验通过生成更好的样本,从而实现了碳排放量减少。

以14天左右、60兆帕强度为例,经过模型设计的混泥土平均碳减排量达42%,同时也实现了硫减排量达21%。

“AI配比”混凝土经Meta数据中心测试,减少40%碳排放

这些圆柱体照片是根据新配方制作的混凝土结构,正在实验室进行压缩测试。

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在固化7天和28天后,研究人员使用Forney试验机对混凝土圆柱体进行抗压强度试验,以恒定速率施加载荷,直到样本失效或者断裂(如上图所示),并记录极限载荷。

这是5种AI生成的混凝土试验抗压强度结果,以及相应的碳排放量统计。

“AI配比”混凝土经Meta数据中心测试,减少40%碳排放

研究表明,使用这个模型生成的混泥土配方,碳排放量与原有数据进行对比,AI混凝土配方大约将二氧化碳排放量减半。

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在第1种方案中可见,原来282.36m 的碳排放,减至154.11m ,少了近一半。

参考资料:

https://arxiv.org/abs/2204.05397

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