Calcestruzzo senza clinker? L’IA scopre l’oro nascosto in rifiuti e rocce vulcaniche

Il cemento è l’ossatura minerale delle nostre città; il suo battito termico, tuttavia, rilascia nell’aria oltre 6 % delle emissioni antropiche di gas serra.

Il focolare di questa impronta ‒ il clinker ‒ richiede temperature superiori a 950 °C e la decarbonatazione del calcare, liberando CO₂ a ogni tonnellata sinterizzata.

Per decenni abbiamo attenuato il problema sostituendo parte del clinker con ceneri volanti da carbone e con la loppa granulata d’altoforno; ma la transizione energetica e il riciclo dell’acciaio stanno prosciugando queste fonti “classiche”.

Serve allora un atlante più vasto di precursori cementizi ‒ secondari e naturali ‒ capaci di reagire idraulicamente o pozzolanicamente e di sostenere le prestazioni meccaniche del calcestruzzo.

È su questo crocevia fra scarsità di risorse e urgenza climatica che si innesta la ricerca appena pubblicata su Nature Communications Materials da Mahjoubi, Venugopal, Olivetti e co-autori, la quale propone un paradigma data-driven per scoprire e valutare nuovi sostituti del clinker

Data-driven material screening of secondary and natural cementitious precursors
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Introduzione

Dal dato al materiale: un sistema di intelligenza artificiale applicato al calcestruzzo

I ricercatori del MIT hanno orchestrato una filiera digitale che inizia con il testo scientifico e termina con la mappa mondiale della reattività di oltre un milione di campioni di roccia e di 14 000 materiali industriali.

Il flusso operativo si articola in tre mosse chiave:

1. Estrazione semantica con Large Language Models (LLM)
   88 000 articoli sul cemento vengono passati al setaccio; tabelle in XML e frasi contestuali forniscono le analisi chimiche ossido-peso dei materiali. Un modello GPT-3.5 fine-tuned classifica ogni voce in 19 tipologie (fly ash, slags, biomasse, waste glass, tailings, ecc.). La copertura supera di quasi il doppio i dataset analoghi disponibili in letteratura.
2. Imputazione dei descrittori mancanti & mascheramento
   La reattività dipende non solo dalla chimica ma anche dalla fineness, dalla frazione amorfa e dalla densità. Dove i dati tacciono, un algoritmo LightGBM a catena iterativa colma i vuoti e, al contempo, segnala al modello neurale l’origine imputata dell’informazione, evitando distorsioni.
3. Rete neurale multi-testa per la previsione di tre metriche R³
   • Heat Release (J g⁻¹)
   • Consumo di Ca(OH)₂ (g 100 g⁻¹)
   • Bound Water (g 100 g⁻¹)
   Addestrata su 318 materiali (1 850 punti dati), la rete raggiunge R² > 0,85 e RMSE di 28 J g⁻¹ sulla calorimetria isoterma. Ciò permette di simulare in silico il test R³ ‒ tradizionalmente lento e costoso ‒ e di stimare in un colpo solo idraulicità e pozzolanicità dei candidati.

Risultati salienti

• Secondari ‒ Ceneri da biomassa (lolla di riso, bagassa, legno), materiali da demolizione (ceramica, laterizi, calcestruzzo frantumato), ceneri da inceneritore urbano e vetro macinato mostrano picchi di heat release tra 200 e 450 J g⁻¹ e consumi di calce superiori a 50 g/100 g. L’analisi di disponibilità indica che queste correnti di rifiuto potrebbero sostituire fino al 50 % della produzione globale di cemento, tagliando il 3 % delle emissioni planetarie ‒ l’equivalente di 260 milioni di auto tolte dalle strade statunitensi nature.com.
• Naturali ‒ Venticinque litotipi, fra cui ignimbrite, tufi silicici, pomici, scisti opalini, anortositi e rioliti, contengono dal 5 al 25 % di campioni con heat release > 200 J g⁻¹. Queste rocce affiorano lungo fasce orogeniche e zone di rift ‒ Ande, Great Rift Valley, Appalachi ‒ garantendo una distribuzione quasi universale dei precursori meccanicamente attivabili news.mit.edu.
• Interpretabilità chimico-fisica ‒ L’analisi SHAP conferma che il contenuto di Al₂O₃ e la frazione amorfa spingono la reattività, mentre elevate percentuali di CaO favoriscono l’idraulicità a scapito della pozzolanicità. La densità apparente funge da proxy della porosità interna, modulando il consumo di calce.

Implicazioni per la comunità tecnica del calcestruzzo

• Roadmap Net-Zero 2050 – Gli autori sostengono che, se accompagnata da attivazioni termiche o meccaniche mirate, la tavolozza appena disvelata di precursori potrebbe ridurre il rapporto clinker/cemento dal 76 % odierno al 52 % entro il 2050, in linea con gli obiettivi della GCCA.
• Flessibilità di supply chain – L’utilizzo parallelo di scarti industriali locali e di rocce friabili abbondanti permette di diversificare il portafoglio di leganti in risposta a vincoli regionali di disponibilità.
• Accelerazione sperimentale – Il workflow AI accelera il triage dei candidati: il laboratorio investe tempo solo sui materiali con la massima prior probability di superare i test di prestazione (lavorabilità, durabilità, lixiviazione).

Conclusione della sezione

La ricerca di Mahjoubi e colleghi ci consegna uno strumento potentissimo: un telescopio digitale che scruta nella polvere di demolizione, nei depositi vulcanici e persino nelle discariche urbane per individuare la prossima generazione di leganti a basso tenore di carbonio.

Per gli esperti del calcestruzzo il messaggio è duplice: i confini del clinker sono ormai permeabili e l’ingegneria dei materiali entra nell’era dei dati massivi.

Il viaggio prosegue, ma la premessa è chiara: la pietra filosofale del calcestruzzo sostenibile potrebbe essere nascosta in un mattone spezzato o in una pomice macinata, e adesso abbiamo la mappa per trovarla.