Die Zukunft der Baulabore: Forscher setzen digitale Co-Piloten für intelligentes Materialdesign ein.
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Ein Meilenstein auf dem Weg zum nachhaltigen Bauen: Neue Forschung zeigt, dass komplexe Baumaterialien mit Hilfe von maschinellem Lernen designt werden können.
In einem bedeutenden Fortschritt für das nachhaltige Bauen unterstreicht unsere neue Studie die Bedeutung eines praktischen Design Frameworks gegenüber präzisen Vorhersagemodellen. Die Studie mit dem Titel "Data-Driven Design of Alkali-Activated Concrete Using Sequential Learning" wurde im Journal of Cleaner Production veröffentlicht und bietet eine neue Methodik für die Entwicklung von alkali-aktivierten Materialien (AAMs), umweltfreundlicheren Alternativen zu herkömmlichem Beton.
Der Kern der Studie
Die Bauindustrie hat mit ihrem beträchtlichen Kohlenstoff-Fußabdruck zu kämpfen, der größtenteils auf die Verwendung von Portlandzement zurückzuführen ist. Der Bedarf an nachhaltigen Alternativen ist dringender denn je. In dieser Studie wird ein innovativer Ansatz namens Sequential Learning vorgeschlagen, eine maschinelle Lernmethode, die den Prozess der Entwicklung von AAMs erheblich beschleunigen kann.
Bisherige Standards schwanken
Interessanterweise zeigt die Studie, dass der Schlüssel zu einer schnellen Materialentwicklung nicht unbedingt in hochpräzisen Vorhersagemodellen liegt, einem Eckpfeiler herkömmlicher datengesteuerter Forschung. Stattdessen hat sich ein Design Framework für das Materialdesign als ausreichend vorteilhaft erwiesen und führt zu einer erheblichen Reduzierung der Entwicklungszeit und -kosten.
Warum ist das ein Game-Changer
Die Ergebnisse dieser Studie sind in mehrfacher Hinsicht bahnbrechend. Sie stellen den langjährigen Schwerpunkt der Forschung auf die Modellgenauigkeit bei der Materialentwicklung in Frage. In der Studie wurde ein umfangreicher Datensatz von 1367 Formulierungen verschiedener AAM-Typen verwendet, um die Hypothesen zu testen, wobei die realen Bedingungen durch Computersimulationen nachgebildet wurden. Die Ergebnisse zeigen nicht nur die Effizienz in der Forschung, sondern ebnen auch den Weg für unmittelbare praktische Anwendungen.
Weitreichende Implikationen
Darüber hinaus zeigt die Studie, dass Sequential Learning die gleichzeitige Optimierung verschiedener kritischer Faktoren wie Materialkosten und Umweltauswirkungen ermöglicht. Diese Fähigkeit, mehrere Variablen zu berücksichtigen, macht die Entwicklung von AAMs nicht nur schneller, sondern auch besser auf die Bedürfnisse des Marktes und Nachhaltigkeitsziele abgestimmt.
Auf lange Sicht
In Anbetracht der Dringlichkeit, Kohlenstoffneutralität zu erreichen, wie sie durch internationale Vereinbarungen wie den europäischen Green Deal gefordert wird, dient diese Forschung als Leuchtturm. Sie zeigt, wie Sequential Learning konkrete Schritte in Richtung der Entwicklung kohlenstoffarmer Baumaterialien liefern kann. Auch wenn es die traditionelle Laborarbeit nicht vollständig ersetzen kann, kann dieser Ansatz die Entwicklung von Materialien, die sowohl nachhaltig als auch wirtschaftlich tragfähig sind, erheblich beschleunigen.
Für einen tieferen Einblick in diese bahnbrechende Forschung ist der vollständige Artikel hier verfügbar.
Data driven design of alkali-activated concrete using sequential learning
Christoph Voelker, Benjami Moreno Torres, Tehseen Rug, Rafia Firdous, Ghezal Ahmad Zia, Stefan Lüders, Horacio Lisdero Scaffino, Michael Höpler, Felix Böhmer, Matthias Pfaff, Dietmar Stephan, Sabine Kruschwitz
publiziert in Journal of Cleaner Production, Band 418, Aufsatznummer 138221, Seiten 1 bis 13
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