混凝土可存续数百年并捕获碳？人工智能使之成为可能

南加州大学维特比工程学院的研究人员开发出一款革命性AI模型，能够同时模拟数十亿原子的行为，为材料设计与发现开启了前所未有的可能性。

当前全球气候形势严峻。每年肆虐的严重干旱、消融的冰川以及更具破坏性的飓风、暴雨和野火不断造成灾难。全球变暖的主要推手是持续排放到大气中的二氧化碳。

南加州大学维特比分校计算机科学、物理学、天文学及定量与计算生物学教授Aiichiro Nakano在经历一月份洛杉矶野火后深入思考这些问题。为此，他联系了合作超过20年的老搭档——南加州大学维特比分校化学工程与材料科学实践教授Ken-Ichi Nomura。

他们的讨论催生了一个新项目：Allegro-FM人工智能驱动模拟模型。该模型取得惊人理论发现：可以将混凝土制造过程中排放的二氧化碳重新捕获并回填到其生产的混凝土中。

"只需将二氧化碳注入混凝土，就能制成碳中和混凝土，"Nakano表示。

Nakano与Nomura联合南加州大学化学工程与材料科学教授Priya Vashishta、物理学与天文学教授Rajiv Kalia，共同研究被称为"二氧化碳封存"的技术——即捕获并储存二氧化碳的复杂过程。

通过同步模拟数十亿原子，Allegro-FM能在昂贵实体实验前虚拟测试不同混凝土配方。这将加速开发具有碳汇功能的混凝土——目前混凝土生产约占全球二氧化碳排放量的8%。

突破性在于模型的可扩展性。现有分子模拟方法仅能处理数千至数百万原子系统，而Allegro-FM在阿贡国家实验室Aurora超算上模拟超40亿原子时仍保持97.5%的效率。

这意味着计算能力达到传统方法的约1000倍。

该模型涵盖89种化学元素，可预测从水泥化学到碳封存等领域的分子行为。

"混凝土是极其复杂的材料，包含多种元素、不同相态和界面。传统上我们无法模拟混凝土材料现象，但现在能用Allegro-FM模拟其力学性能和结构特性，"Nomura解释道。

混凝土作为防火材料，是一月野火后的理想建材。但其生产过程会排放大量二氧化碳，这对洛杉矶等城市构成严峻环境挑战。模拟显示Allegro-FM能实现碳中和，优于传统混凝土。

这项突破不仅解决单一问题。现代混凝土平均寿命仅约100年，而古罗马混凝土已存续2000余年。二氧化碳回填技术也能改善这一状况。

"注入二氧化碳形成'碳酸盐层'后，混凝土会更坚固，"Nakano指出。

换言之，Allegro-FM可模拟出既碳中和又远超现代混凝土百年寿命的新型混凝土。接下来只需付诸实践。

技术原理

研发团队深刻认识到AI对复杂研究的加速作用。传统原子行为模拟需要精确的数学公式——Nomura称之为"深奥的量子力学现象"。

过去两年彻底改变了研究方式。

"借助机器学习AI突破，研究者不再从头推导量子力学公式，转而采用生成训练集让模型自主学习的方法，"Nomura表示。这大幅提升了研究效率与技术利用率。

Allegro-FM能精准预测原子间"相互作用函数"——即原子如何相互反应。传统方法需要大量独立模拟才能实现。

新模型颠覆了这一范式。原本元素周期表中各元素需要不同方程和专属函数，而AI机器学习使得近乎整个周期表元素的相互作用函数能同步模拟，无需单独公式。

"传统方法只能模拟特定材料组，比如二氧化硅玻璃，但无法与药物分子等材料共同模拟，"Nomura举例说明。

新技术方案在运算效率上也有质的飞跃，AI模型可完成以往需要超级计算机的精确计算，从而释放超算资源用于更前沿研究。

"AI能用极少计算资源达到量子力学精度，"Nakano强调。

两位教授表示研究远未结束。

"我们将继续深化混凝土研究，构建更复杂的几何结构与表面，"Nomura透露。

该成果已发表于《物理化学快报》期刊，并被选为封面文章。