La inteligencia artificial allana el camino hacia un cemento con menor huella de carbono

Investigadores del Instituto Paul Scherrer han empleado redes neuronales artificiales para encontrar la combinación óptima de componentes de cemento que garantice tanto su calidad mecánica como la menor huella de carbono.

El sector cementero es responsable de aproximadamente el 8% de las emisiones globales de CO₂, más que toda la aviación mundial junta. Reducir esta enorme huella de carbono es uno de los grandes desafíos de la industria de la construcción. Un equipo de investigadores del Instituto Paul Scherrer (PSI), en Suiza, ha desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial (IA) que acelera el diseño de nuevas formulaciones de cemento, capaces de mantener la calidad del material pero con un impacto ambiental mucho menor.

La producción de clínker —el componente principal del cemento— requiere calentar piedra caliza a unos 1.400 grados Celsius en hornos rotatorios, un proceso intensivo en energía y emisiones de CO₂. Sin embargo, buena parte de estas emisiones no proviene de la combustión de combustibles fósiles, sino de la propia descomposición química de la caliza, que libera CO₂ cuando se transforma en clínker.

Una de las estrategias más prometedoras para reducir este impacto consiste en modificar la composición del cemento, sustituyendo parte del clínker por otros materiales de propiedades cementantes. Para encontrar la combinación óptima de componentes —que garantice tanto calidad mecánica como menor huella de carbono—, los investigadores del PSI han empleado redes neuronales artificiales, un tipo de IA que permite simular y optimizar miles de formulaciones en segundos, evitando costosos y largos ensayos de laboratorio.

Gracias a este modelo, el equipo suizo logró identificar fórmulas de cemento con emisiones reducidas y propiedades mecánicas equivalentes al producto convencional. «Es como tener un recetario digital para producir cemento respetuoso con el clima», explica Romana Boiger, matemática y primera autora del estudio, publicado en la revista Materials and Structures.

El volumen de cemento utilizado globalmente es colosal: alrededor de 1,5 kilos por persona al día. Por tanto, incluso mejoras modestas en la eficiencia o la reducción de emisiones pueden suponer la disminución de millones de toneladas de CO₂ al año, según los investigadores.

Aunque ya se emplean subproductos industriales como las escorias siderúrgicas o las cenizas volantes para sustituir parte del clínker, su disponibilidad es limitada frente a la inmensa demanda mundial. Por ello, encontrar mezclas viables a gran escala sigue siendo un reto complejo, que el modelo de IA puede resolver de manera rápida y económica.

IA al servicio de la construcción sostenible

El equipo del PSI utilizó un software termodinámico propio para generar una base de datos de distintas formulaciones y sus propiedades durante el fraguado. A partir de estos datos, la red neuronal aprendió a predecir con gran rapidez tanto la resistencia mecánica final del cemento como sus emisiones asociadas de CO₂.

El uso de algoritmos genéticos —otra técnica de IA inspirada en la selección natural— permitió a los investigadores invertir el problema: en lugar de probar millones de combinaciones posibles, el sistema busca directamente aquellas que cumplan con las exigencias de calidad y bajas emisiones, reduciendo drásticamente los tiempos de desarrollo.

Entre las formulaciones detectadas por la IA, ya hay candidatas prometedoras que podrían validarse en ensayos reales. «Esto es solo una prueba de concepto, pero demuestra que podemos usar inteligencia artificial para diseñar cementos más sostenibles de forma precisa y rápida», señala Nikolaos Prasianakis, responsable del estudio. A largo plazo, el modelo podría incorporar factores adicionales, como la disponibilidad local de materiales o las condiciones ambientales específicas de uso, para adaptar las mezclas a cada proyecto.

El trabajo se enmarca en el programa SCENE (Centro Suizo de Excelencia para Emisiones Netas Cero), que busca soluciones tecnológicas viables para descarbonizar los sectores industriales y energéticos.