Imagina un hormigón que dura siglos y captura carbono gracias a la IA y que no solo sobreviva a incendios forestales y condiciones climáticas extremas, sino que también se regenere y absorba el carbono del aire. Científicos de la USC han creado un modelo de Inteligencia Artificial llamado Allegro-FM que simula miles de millones de átomos a la vez, lo que ayuda a diseñar materiales futuristas como el hormigón neutro en carbono.
Esta tecnología podría transformar las ciudades al reducir las emisiones, prolongar la vida útil de los edificios e imitar la durabilidad del hormigón romano, todo gracias a un avance enorme en el modelado atómico basado en IA. Mediante supercomputación e inteligencia artificial, los investigadores ahora pueden simular más de 4 mil millones de átomos para crear materiales de construcción más limpios y resistentes.
Imaginemos que el hormigón de nuestros hogares y puentes no solo resistiera los estragos del tiempo y los desastres naturales, como el calor intenso de los incendios forestales, sino que también se autocurara activamente o capturara dióxido de carbono de la atmósfera. Ahora, investigadores de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC han desarrollado un modelo de IA revolucionario que puede simular el comportamiento de miles de millones de átomos simultáneamente, abriendo nuevas posibilidades para el diseño y descubrimiento de materiales a escalas sin precedentes.
El estado actual del clima mundial es desesperado. Sequías brutales, la evaporación de los glaciares y huracanes, tormentas e incendios forestales aún más desastrosos nos devastan cada año. Un importante factor que contribuye al calentamiento global es la emisión constante de dióxido de carbono a la atmósfera. Aiichiro Nakano, profesor de informática, física y astronomía, y biología cuantitativa y computacional en la USC Viterbi, reflexionaba sobre estos temas tras los incendios forestales de enero en Los Ángeles. Por ello, contactó con su socio de muchos años, Ken-Ichi Nomura, profesor de ingeniería química y práctica de ciencias de los materiales en la USC Viterbi, con quien ha colaborado durante más de 20 años.
El debate conjunto sobre estos temas impulsó su nuevo proyecto: Allegro-FM, un modelo de simulación basado en inteligencia artificial. Allegro-FM ha realizado un descubrimiento teórico sorprendente: es posible recapturar el dióxido de carbono emitido durante el proceso de fabricación del hormigón y reintroducirlo en el hormigón que contribuyó a su producción.
“Puedes simplemente poner el CO2 dentro del hormigón y entonces eso produce un hormigón carbono neutral”, dijo Nakano.
Nakano y Nomura, junto con Priya Vashishta, profesora de ingeniería química y ciencia de los materiales de la USC Viterbi, y Rajiv Kalia, profesor de física y astronomía de la USC, han estado investigando lo que ellos llaman “secuestro de CO2”, o el proceso de recapturar dióxido de carbono y almacenarlo, un proceso desafiante.
Al simular miles de millones de átomos simultáneamente, Allegro-FM puede probar virtualmente diferentes composiciones químicas del hormigón antes de realizar costosos experimentos en el mundo real. Esto podría acelerar el desarrollo de hormigón que actúe como sumidero de carbono, en lugar de solo como fuente de carbono. La producción de hormigón representa actualmente alrededor del 8 % de las emisiones globales de CO2.
El avance reside en la escalabilidad del modelo. Mientras que los métodos de simulación molecular existentes se limitan a sistemas con miles o millones de átomos, Allegro-FM demostró una eficiencia del 97,5 % al simular más de cuatro mil millones de átomos en la supercomputadora Aurora del Laboratorio Nacional Argonne. Esto representa capacidades computacionales aproximadamente 1.000 veces mayores que los enfoques convencionales. El modelo también cubre 89 elementos químicos y puede predecir el comportamiento molecular para aplicaciones que van desde la química del cemento hasta el almacenamiento de carbono.
El hormigón también es un material muy complejo. Consta de numerosos elementos y diferentes fases e interfaces. Por lo tanto, tradicionalmente no teníamos forma de simular fenómenos relacionados con el hormigón. Pero ahora podemos usar este Allegro-FM para simular propiedades mecánicas y estructurales, afirmó Nomura.
El hormigón es un material resistente al fuego, lo que lo convierte en una opción ideal para la construcción tras los incendios forestales de enero. Sin embargo, su producción también genera grandes emisiones de dióxido de carbono, un problema ambiental especialmente preocupante en una ciudad como Los Ángeles. En sus simulaciones, Allegro-FM ha demostrado ser neutro en carbono, lo que lo convierte en una mejor opción que otros tipos de hormigón. Este avance no solo resuelve un problema. El hormigón moderno solo dura unos 100 años en promedio, mientras que el hormigón romano antiguo duraba más de 2000 años. Pero la recuperación de CO2 también puede contribuir a ello.
“Si se añade CO2, la llamada ‘capa de carbonato’, se vuelve más robusta”, dijo Nakano.
En otras palabras, Allegro-FM puede simular un hormigón neutro en carbono que, además, podría durar mucho más que los 100 años que suele durar el hormigón hoy en día. Ahora solo es cuestión de construirlo.
Entre bastidores
Los profesores lideraron el desarrollo de Allegro-FM con una clara comprensión de cómo la IA ha acelerado su complejo trabajo. Normalmente, para simular el comportamiento de los átomos, necesitarían una serie precisa de fórmulas matemáticas o, como las denominó Nomura, «fenómenos profundos de la mecánica cuántica». Pero los dos últimos años han cambiado la forma de investigar.
“Ahora, gracias a este avance en IA para el aprendizaje automático, en lugar de derivar toda esta mecánica cuántica desde cero, los investigadores están adoptando el enfoque de generar un conjunto de entrenamiento y luego dejar que el modelo de aprendizaje automático se ejecute”, afirmó Nomura. Esto agiliza mucho el proceso de los profesores y aumenta la eficiencia en el uso de la tecnología.
Allegro-FM puede predecir con precisión las funciones de interacción entre átomos; en otras palabras, cómo reaccionan e interactúan los átomos entre sí. Normalmente, estas funciones de interacción requerirían numerosas simulaciones individuales. Pero este nuevo modelo cambia esto. Originalmente, existían diferentes ecuaciones para cada elemento de la tabla periódica, con varias funciones únicas para cada uno. Sin embargo, con la ayuda de la IA y el aprendizaje automático, ahora podemos simular estas funciones de interacción con casi toda la tabla periódica simultáneamente, sin necesidad de fórmulas independientes.
“El enfoque tradicional consiste en simular un conjunto específico de materiales. Por ejemplo, se puede simular vidrio de sílice, pero no se puede simular con, por ejemplo, una molécula de fármaco”, explicó Nomura.
Este nuevo sistema también es mucho más eficiente desde el punto de vista tecnológico, ya que los modelos de IA realizan muchos cálculos precisos que antes realizaba una gran supercomputadora, lo que simplifica las tareas y libera los recursos de esa supercomputadora para investigaciones más avanzadas.
“[La IA puede] lograr una precisión mecánica cuántica con recursos computacionales mucho, mucho menores”, afirmó Nakano.
Nomura y Nakano dicen que su trabajo está lejos de terminar.
“Sin duda continuaremos con esta investigación de estudios concretos, creando geometrías y superficies más complejas”, afirmó Nomura.
Esta investigación fue publicada recientemente en The Journal of Physical Chemistry Letters y apareció como imagen de portada de la revista.
