Grazie all'intelligenza artificiale, una squadra del MIT è riuscita a individuare 19 materiali alternativi al cemento, setacciando oltre un milione di campioni diversi. Il progetto, sviluppato dal team guidato da Souroush Mahjoubi, coinvolge il Concrete Sustainability Hub e il gruppo di ricerca di Elsa Olivetti, ed è stato recentemente pubblicato in formato open access sulla rivista Communications Materials di Nature.
Il cemento è uno dei principali responsabili delle emissioni globali di CO₂, ma nonostante ciò continua a essere largamente impiegato per la sua resistenza e versatilità. I sostituti comunemente utilizzati, come ceneri volanti e scorie, non sono più sufficienti a coprire l’enorme fabbisogno globale, e la ricerca di nuove alternative è diventata un’urgenza. In questo contesto, il ricorso all’AI è sembrato l’unico strumento in grado di gestire l’enorme mole di dati necessari per trovare soluzioni realmente valide.
L’algoritmo sviluppato non si limita a cercare materiali alternativi: analizza e valuta le proprietà chimiche e meccaniche di ciascun candidato, selezionando solo quelli che offrono prestazioni paragonabili o superiori a quelle del cemento tradizionale. Tra i parametri fondamentali che l’AI prende in considerazione vi sono la reattività idraulica, cioè la capacità del materiale di indurirsi a contatto con l’acqua, e la pozzolanicità, ovvero la reazione con l’idrossido di calcio che contribuisce a rafforzare la miscela nel tempo.
Tra le scoperte più interessanti emerse dall’analisi, figura il potenziale di materiali ceramici come mattoni rotti, vecchie piastrelle e frammenti di terracotta. Questi scarti edilizi, se opportunamente macinati, possono essere reintegrati nei mix cementizi con benefici ambientali e senza dover affrontare costi elevati di trasformazione. Mahjoubi sottolinea come alcune delle intuizioni alla base di questa ricerca derivino dallo studio del calcestruzzo romano, che già utilizzava ceramiche per migliorarne la durabilità e l’impermeabilità.
Il lavoro del team del MIT non si ferma qui: il sistema di AI è in costante evoluzione e l’obiettivo è ampliare il numero di materiali valutabili, migliorando sempre più la precisione e l’efficienza della selezione. Secondo Randolph Kirchain, direttore del CSHub e co-autore dello studio, l’integrazione tra scienza dei materiali, data science e AI può accelerare il cambiamento dell’industria edilizia verso soluzioni più sostenibili, senza compromettere sicurezza o qualità.
In parallelo, anche altri centri di ricerca stanno esplorando approcci simili. Una pubblicazione su Scientific Reports descrive un framework combinato tra reti neurali profonde e ottimizzazione a sciame particellare, sempre con l’obiettivo di progettare mix cementizi più rispettosi dell’ambiente. Resta però da capire quanto velocemente queste soluzioni potranno essere adottate su larga scala.
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