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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

　　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%。

　　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。

　　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。

　　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。

　　在第1种方案中可见，原来282.36m³的碳排放，减至154.11m³，少了近一半。

　　责任编辑：张华