Makine Öğrenmesi İle Daha Sürdürülebilir Beton

MIT-IBM Watson AI Lab araştırmacıları, çevresel ayak izini ve maliyeti azaltmak için yapay zekâ kullanan, yan ürünleri geri dönüştüren ve performansı artıran beton karışımlar tasarlamayı hedefliyor.

Bir yapı malzemesi olarak beton, zamana karşı dayanıklıdır. Kullanımı erken uygarlıklara kadar uzanır ve bugün dünyadaki en popüler kompozit seçimdir, ancak bu yaygın kullanım oldukça büyük sorunlara neden oluyor. Ana bileşeni olan çimentonun üretimi, küresel antropojenik CO₂ emisyonlarının %8-9’una ve önümüzdeki yıllarda artması beklenen enerji tüketiminin %2-3 artmasına neden oluyor. ABD hükûmetinin, eskiyen altyapısını yeniden canlandırılarak yükseltecek tasarısı, sera gazı emisyonlarının minimumda tutulmasını da içeriyor. MIT Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Bölümünden Esther Harold E. Edgerton, Elsa Olivetti ve MIT-IBM Watson AI Lab araştırma bilimcisi ve yöneticisi Jie Chen, yapay zekânın yeni tasarımlar geliştirerek ve formüle ederek bu ihtiyacı karşılamaya yardımcı olabileceğini düşünüyor. Yapay zekâ ile geliştirilmiş tasarımların, üretim yan ürünlerini yeniden kullanması, karbon emisyonlarını oldukça azaltması ve bunların yanı sıra, malzeme performansını iyileştirmesi bekleniyor. Olivetti’nin araştırması, malzemelerin çevresel ve ekonomik sürdürülebilirliğini geliştirirken, Chen, malzeme reformülasyonuna uygulayabileceği makine öğrenimi ve hesaplama tekniklerini geliştiriyor ve optimize ediyor. Olivetti ve Chen, toplum, iklim ve ekonomi yararına betonu daha sürdürülebilir hâle getirmek için bir MIT-IBM Watson Yapay Zekâ Laboratuvarı projesi için bir araya geldi.

S: Betonun hangi uygulamaları var ve hangi özellikleri onu tercih edilen bir yapı malzemesi yapar?

Olivetti: Beton, yıllık 30 milyar ton tüketimiyle küresel olarak en çok kullanılan yapı malzemesidir. Bu, bir sonraki en çok üretilen yapı malzemesi olan çelikten 20 kat fazladır ve kullanımının ölçeği, çimento bileşeninden dolayı küresel sera gazı (GHG) emisyonlarının yaklaşık %5-8’i gibi önemli çevresel etkilere yol açmaktadır. Yerel olarak üretilebilir, çok çeşitli yapısal uygulamalara sahiptir ve uygun maliyetlidir. Beton, ince ve kaba agrega, suçimento (bağlayıcı) ve diğer katkı maddelerinin bir karışımıdır.

S: Neden sürdürülebilir değil? Bu projeyle hangi araştırma problemlerini çözmeye çalışıyorsunuz?

Olivetti: Bilim insanları, çimento ham maddesini ısıtmak için alternatif yakıtların kullanılması, enerji ve malzeme verimliliğinin artırılması ve üretim tesislerinde karbon tutulması da dâhil olmak üzere bu malzemenin etkisini azaltmak için çeşitli yollar üzerinde çalışıyor. Bunların arasında çimento bağlayıcılarını yeniden gözden geçirmek, önemli bir fırsat olarak ortaya çıkıyor.

Çimento, beton kütlesinin %10’unu oluştururken, sera gazı ayak izinin %80’ini oluşturuyor. Bu etki, imalatta gerekli kimyasal reaksiyonu ısıtmak ve çalıştırmak için yakılan yakıttan kaynaklanır, ancak kimyasal reaksiyonun kendisi de kireç taşının kalsinasyonundan dolayı CO₂ salmaktadır. Bu nedenle, çimento bileşenlerinin (geleneksel olarak Portland çimentosu veya OPC) atık ve yan ürünlerden elde edilen alternatif malzemelerle kısmen değiştirilmesi, GHG ayak izini azaltabilir, ancak bu alternatiflerin kullanımı doğal olarak daha sürdürülebilir değildir, çünkü atıklar uzun mesafeler kat etmek zorunda kalabilir, bu da yakıt emisyonların ve maliyetin artmasına neden olur veya ön arıtma süreçleri gerektirebilir. Alternatif malzemeleri kullanmanın en uygun yolu koşullara bağlı olacaktır, ancak, ölçeğin büyük olması nedeniyle, ihtiyaç duyulan devasa beton hacimlerini hesaba katan çözümlere de ihtiyacımız var. Bu proje, çimento ve betonun sera gazı etkisini azaltacak yeni beton karışımları geliştirmeye, deneme-yanılma süreçlerinden daha öngörülü olanlara doğru ilerlemeye yardımcı oluyor.

Chen: İklim değişikliğiyle mücadele etmek ve çevremizi daha iyi hâle getirmek istiyorsak, daha az sera gazı salımını sağlamak için kullanabileceğimiz alternatif maddeler veya bir reformülasyon var mı diye araştırıyoruz. Makine öğrenimini de kullanarak, bu proje ile daha iyi bir yanıt bulabileceğimizi ümit ediyoruz.

S: Tarihin bu noktasında bu sorunun ele alınması neden önemli?

Olivetti: Sera gazı emisyonlarını mümkün olduğunca hızlı bir şekilde ele almak acil bir ihtiyaç ve bunu yapmanın yolu tüm endüstri alanları için her zaman kolay değildir. Ulaşım ve elektrik üretimi için bu sektörleri karbondan arındırmak adına belirlenmiş yollar var. Bunlara gereken zamanda ulaşmak için çok daha agresif hareket etmemiz gerekiyor. Ayrıca, bunu başarmak için teknolojik yaklaşımlara daha çok ihtiyacımız var, ancak endüstriyel malzeme üretimi gibi karbondan arındırılması zor sektörler için süreçlerin planlanması oldukça zor.

S: Daha iyi beton üretmek için bu sorunu nasıl çözmeyi planlıyorsunuz?

Olivetti: Amaç, dayanım ve dayanıklılık gibi performans kriterlerini karşılayan karışımlarla, ekonomik ve çevresel etkileri de dengeleyen karışımları bir araya getirmek. Bunun yolu, endüstriyel atıkların katkılı çimento ve betonlarda kullanılmasından geçiyor. Bunu yapmak için, bileşen malzemelerin cam ve mineral reaktivitesini anlamamız gerekir. Reaktivite, yalnızca çimento sistemlerinde olası kullanım sınırını belirlemekle kalmaz, aynı zamanda betonda işlenebilirliği ve nihai olarak beton dayanıklılığını ve yaşam döngüsü CO₂ emisyonlarını kontrol eden dayanım ve boşluk yapısının gelişimini de kontrol eder.

Chen: Çimento bileşeninin bir kısmını değiştirmekiçin atık malzemelerin kullanımını araştırıyoruz. Atık malzemeler oldukça yaygın ve uygun maliyetli, böylelikle daha sürdürülebilir ve ekonomik bir süreç elde edeceğimizi düşünüyoruz. Çimento kullanımındaki azalma nedeniyle, beton da daha az karbondioksit üretecektir. Diğer hedeflere ulaşırken dayanıklı betonlar yapan doğru beton karışım oranını bulmak çok zor bir problemdir. Makine öğrenimi bize sorunu çözmek için tahmine dayalı modelleme, belirsizlik ölçümü ve optimizasyonun ilerlemesini keşfetme fırsatı veriyor. Yaptığımız şey, bir cevap bulmak için derin öğrenmenin yanı sıra çok amaçlı optimizasyon tekniklerini kullanarak önümüzdeki seçenekleri keşfetmektir. Bu çabaların gerçekleştirilmesi artık daha mümkün.

S: Bunun için ne tür yapay zekâ ve hesaplama teknikleri kullanıyorsunuz?

Olivetti: Doğal dil işleme yoluyla literatürden tek tek somut bileşenler, karışım oranları ve somut performans hakkında veri toplamak için yapay zekâ tekniklerini kullanıyoruz. Beton karışımlarının tasarımını optimize etmek için endüstriden ve yüksek verimli atomistik modelleme ve deneylerden elde edilen verileri de ekliyoruz. Daha sonra bu bilgiyi, düşük CO₂’li beton için çimento malzemelerine alternatif olarak kullanılabilecek olası atık ve yan ürün malzemelerinin reaktivitesi hakkında fikir geliştirmek için kullanıyoruz. Beton bileşenlerle ilgili genel bilgileri de dâhil ederek, ortaya çıkan beton performans tahminlerinin mevcut yapay zekâ modellerinden daha güvenilir olması bekleniyor.

Chen: Nihai hedef, çeşitli faktörleri optimize eden beton üretimi için karışıma hangi bileşenlerin ve her birinin ne kadarının katılacağını belirlemektir. Dayanım, maliyet, çevresel etki, performans, vb. hedeflerinin her biri için, belirli modellere ihtiyacımız var: Betonun performansını tahmin etmek (örneğin, ne kadar dayanır ve ne kadar ağırlığa dayanır?), maliyeti tahmin etmek ve ne kadar karbondioksit emisyonu olacağını tahmin etmek için bir modele ihtiyacımız var. Bu modelleri literatürden, endüstriden ve laboratuvar deneylerinden gelen verileri kullanarak oluşturmamız gerekecek. Beton dayanımını tahmin etmek için Gauss proses modellerini araştırıyoruz. Bu model bize bir belirsizlik tahmini de verebilir. Böyle bir model hesaplamak için kullanılacak başka model parametrelerine ihtiyaç duyar Aynı zamanda, insan deneyimden edinilen bilgileri yerleştirebildiğimiz sinir ağı modellerini de keşfediyoruz. Bazı modeller çok katmanlı algılar kadar basitken, bazıları grafik sinir ağları gibi daha karmaşıktır. Buradaki amaç, yalnızca doğru değil aynı zamanda sağlam bir model yakalamaktır.

Giriş verileri anlamsızdır/karışıktır ve modelin verileri anlamlandırması gerekir. Böylece çok amaçlı optimizasyon için tahminler doğru ve güvenilir olacaktır.

S: Maliyet-fayda nasıl dengeleniyor?

Chen: Düşündüğümüz çoklu hedefler her zaman tutarlı değil ve bazen birbirleriyle çelişiyor. Amaç, hedeflerimiz için değerlerin bir veya birkaçından ödün vermeden aynı anda yürüterek senaryoları belirlemektir. Örneğin, maliyeti daha da azaltmak istiyorsanız, muhtemelen performanstan veya çevresel etkiden ödün vermeniz gerekir. Sonunda sonuçları karar mercine ileteceğiz ve onlar da sonuçlara bakıp seçenekleri değerlendirecekler. Örneğin, sera gazında önemli bir azalma oluşturulduğunda çıkan yüksek bir maliyeti tolere edebilirler. Bir başka örnek, maliyetlerde büyük oynamalar olmasa da beton performansı yüksek ölçüde değişiyorsa, örneğin ikiye veya üçe katlanıyorsa, bu kesinlikle olumlu bir sonuçtur.

S: Bu işte ne tür zorluklarla karşılaşıyorsunuz?

Chen: Endüstriden ya da literatürden aldığımız veriler çok karışık beton ölçümleri, nerede ve ne zaman alındığına bağlı olarak çok değişebiliyor. Bunları farklı kaynaklardan entegre ettiğimizde de önemli miktarda eksik veriler ortaya çıkıyor. Bu nedenle, makine öğrenimi modelleri oluşturup eğitmek için verileri düzenleyerek kullanılabilir hâle getirmek çok çaba gerektiriyor. Ayrıca, tahmine dayalı modelleme ve belirsizlik tahminimizde, eksik özelliklerin yerine geçen atama tekniklerinin yanı sıra, eksik özellikleri tolere eden modelleri de keşfediyoruz.

S: Bu çalışmayla ne elde etmeyi umuyorsunuz?

Chen: Sonuç olarak, üreticilere ve karar mercilerine bir ya da birkaç beton karışım tasarımı öneriyoruz. Bunun hem inşaat sektörü hem de Dünyamızı koruma çabası için çok değerli bilgiler sağlayacağını umuyoruz.

Olivetti: CO₂ ayak izini azaltmak için atık malzemelerden yararlanan çimentolar tasarlamak adına sağlam bir yol geliştirmek istiyoruz. Kimse israfı sevmez, bu yüzden bunun büyük ölçüde ölçeklenebilir olmasını istiyorsak, ham madde olarak tek bir tedarik noktasına güvenemeyiz. Ham madde değişiklikleriyle geçiş yapmak için esnek ve sağlam olmalıyız ve bunun için daha kapsayıcı bir anlayışa ihtiyacımız var. Yerel, dinamik ve esnek alternatifler geliştirme yaklaşımımız, bu atıkları neyin reaktif hâle getirdiğini öğrenmekten geçiyor, bu nedenle kullanımlarını nasıl optimize edeceğimizi ve bunu mümkün olduğunca geniş bir şekilde nasıl yapacağımızı biliyoruz. Bunu, çeşitli konularda 5 milyondan fazla metin ve patent hakkındaki literatürden otomatik olarak veri çıkarmak için grubumla geliştirdiğimiz yazılım aracılığıyla, tahmine dayalı model geliştirme yoluyla yapıyoruz. Yeni çimentoların nihai etkisini tahmin eden yöntemler tasarlamak için IBM ile iş birliği içindeyiz. Başarılı olursak, her yerde bulunan bu malzemenin emisyonlarını azaltabilir ve karbon emisyonlarını azaltma hedeflerine ulaşmada üzerimize düşeni yapabiliriz.

Bu projeye dâhil olan diğer araştırmacılar arasında MIT Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümünde X-Window Konsorsiyumu Kariyer Geliştirme Doçenti Stefanie Jegelka; IBM baş araştırmacısı Richard Goodwin; MIT-IBM Watson AI Lab araştırma personeli üyesi Soumya Ghosh; ve Kristen Severson bulunuyor. Ortak çalışanlar arasında MIT-IBM Watson AI Lab ve IBM Research’ün eski araştırma personeli üyesi ve MIT Climate & Sustainability Consortium Jeremy Gregory İcra Direktörü Nghia Hoang da yer aldı.

Araştırma, MIT-IBM Watson AI Lab tarafından desteklenmektedir.

Kaynak: https://news.mit.edu/2021/more-sustainable-concrete-machine-learning-1207