In einem MIT-Labor voller gekritzelter Notizen, komplexer chemischer Gleichungen und skizzierter Diagramme widmete sich ein beharrliches Forschungsteam einer dringenden Herausforderung. Die Forscher der Olivetti Group und des MIT Concrete Sustainability Hub (CSHub) suchten nach einer praktikablen Lösung, um den Zementanteil in Beton zu reduzieren. Auf diese Weise könnten sie sowohl die Materialkosten als auch die CO₂-Emissionen senken – ein wichtiger Schritt hin zu einer nachhaltigeren Bauindustrie.
Die negativen Umweltauswirkungen von Zement sind keine Neuigkeit. Der Bausektor hat den Zement mit Materialien wie Flugasche und Schlacke, Nebenprodukten der Kohle- und Stahlherstellung, ergänzt. Obwohl dies zur Senkung der Emissionen beiträgt, ist es angesichts der ständig steigenden Nachfrage eine Herausforderung, das Angebot aufrechtzuerhalten. Bei den zahllosen potenziellen Alternativen liegt die eigentliche Hürde in der schieren Menge der Optionen und dem Mangel an Zeit und Ressourcen, um jede einzelne von ihnen angemessen zu bewerten.
Hier kommt die künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel – ein echter Game-Changer. Am 17. Mai veröffentlichte das Team unter der Leitung von Soroush Mahjoubi, einem Postdoktoranden, einen aufschlussreichen Artikel in Materialien für die Kommunikation der Natur die einen neuen Ansatz vorstellte. Dieses Papier stellte dar, wie KI – insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) – die Art und Weise, wie wir brauchbare Zementersatzstoffe identifizieren, grundlegend verändern könnte. “Uns wurde klar, dass KI der Schlüssel zum weiteren Fortschritt ist”, erklärte Mahjoubi. “KI ermöglicht es uns, die riesige Menge an wissenschaftlicher Literatur effizient zu durchforsten, ohne wichtige Daten zu übersehen.”
Das KI-gestützte Framework des Teams durchforstete potenzielle Materialien und bewertete sie anhand zweier entscheidender Eigenschaften: der hydraulischen Reaktivität und der Puzzolanizität. Ersteres bescheinigt, dass ein Stoff bei Kontakt mit Wasser aushärten kann, ähnlich wie herkömmlicher Zement. Die Puzzolanizität hingegen gewährleistet, dass ein Stoff mit Kalziumhydroxid (einem Rückstand aus der Zementhydratation) reagiert, um den Beton im Laufe der Zeit zu festigen. Die Eignung eines Materials als geeigneter Ersatz hängt maßgeblich vom Gleichgewicht dieser beiden Aspekte ab. “Es geht nicht nur darum, Ersatzstoffe zu finden – es geht darum, sicherzustellen, dass das Endprodukt eine vergleichbare oder sogar bessere Leistung erbringt”, betonte Mahjoubi.
Mithilfe ihres innovativen, KI-gestützten Ansatzes analysierte das Team über eine Million Gesteinsproben und einen riesigen Datenschatz an wissenschaftlichen Informationen. Das Team gruppierte mögliche Zementalternativen in 19 verschiedene Kategorien; diese reichten von landwirtschaftlichen Abfällen über industrielle Nebenprodukte bis hin zu Materialien, die aus abgerissenen Gebäuden wiederverwertet wurden. Dazu gehörten alte Ziegel, Fliesen und sogar Töpferwaren – Materialien mit hoher Reaktivität, die nur minimal aufbereitet werden müssen, um in die Betonmischung eingearbeitet zu werden. Mahjoubi erklärte, dass zu den vielversprechendsten Kandidaten Keramiken gehörten, ähnlich denen, die im Beton der alten Römer verwendet wurden, um die Langlebigkeit und Wasserbeständigkeit zu verbessern.
Je tiefer wir in diese Forschung eintauchen, desto deutlicher wird ihr weitreichenderer Umfang. Der innovative Ansatz, aus Abfallstoffen neue Infrastruktur zu schaffen, dient nicht lediglich dem Recycling. Der Ansatz des Teams ist ein Paradebeispiel für die Anwendung der Prinzipien der Kreislaufwirtschaft auf eines der weltweit am häufigsten verwendeten Materialien: Zement. Diese bemerkenswerte Forschung könnte durchaus ein wegweisendes Paradigma für den Umgang mit Bauschutt etablieren. Anstatt auf Deponien zu landen, könnten alte Bauschuttabfälle wiederverwertet werden, um eine neue, nachhaltigere Variante von Beton herzustellen.
Doch der Plan des Teams endet hier noch nicht. Sie wollen ihr KI-Modell weiter verfeinern, um weitere Materialarten zu bewerten und die vielversprechendsten Optionen durch strenge Labortests zu validieren. “KI-Technologien haben uns weit vorangebracht”, erklärte Professorin Elsa Olivetti, leitende Autorin der Studie und Missionsleiterin des MIT Climate Project. “Wir sind gespannt, wie Fortschritte bei großen Sprachmodellen diese Arbeit noch weiter vorantreiben werden.” Randolph Kirchain, Direktor des CSHub und Mitautor, hob die weitreichende Vision hervor: “Beton ist das Rückgrat der bebauten Umwelt. Durch den Einsatz von Datenwissenschaft und KI bei der Materialentwicklung können wir die Bauindustrie dazu anregen, nachhaltiger zu bauen – ohne Abstriche bei Festigkeit, Sicherheit oder Haltbarkeit zu machen.”
An diesem großartigen Projekt waren auch der MIT-Postdoktorand Vineeth Venugopal, Ipek Bensu Manav SM ’21, PhD ’24, und der stellvertretende CSHub-Direktor Hessam AzariJafari maßgeblich beteiligt. Wenn Sie tiefer in die ursprüngliche Forschung eintauchen möchten, finden Sie hier die Originalmeldung des MIT: https://news.mit.edu/2025/ai-stirs-recipe-for-concrete-0602
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