সিমেন্ট শিল্প বিশ্বব্যাপী সিও 2 নির্গমনের প্রায় আট শতাংশ উত্পাদন করে – বিশ্বব্যাপী পুরো বিমান চলাচলের চেয়ে বেশি। পল শেরার ইনস্টিটিউট পিএসআইয়ের গবেষকরা একটি এআই-ভিত্তিক মডেল তৈরি করেছেন যা নতুন সিমেন্টের সূত্রগুলির আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করে যা আরও ভাল কার্বন পদচিহ্নের সাথে একই উপাদান মানের উত্পাদন করতে পারে।
সিমেন্ট উদ্ভিদের রোটারি ভাটাগুলি ক্লিঙ্কারে নিচে মাটির চুনাপাথর পোড়াতে 1,400 ডিগ্রি সেলসিয়াসকে একটি জ্বলজ্বলে উত্তপ্ত করা হয়, যা ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত সিমেন্টের জন্য কাঁচামাল। আশ্চর্যজনকভাবে, এই জাতীয় তাপমাত্রা সাধারণত কেবল বিদ্যুতের সাথে অর্জন করা যায় না। এগুলি শক্তি-নিবিড় দহন প্রক্রিয়াগুলির ফলাফল যা প্রচুর পরিমাণে কার্বন ডাই অক্সাইড (সিও 2) নির্গত করে। তবে অবাক হওয়ার মতো বিষয় হ’ল দহন প্রক্রিয়া এই নির্গমনগুলির অর্ধেকেরও কম, এর চেয়ে কম। বেশিরভাগই ক্লিঙ্কার এবং সিমেন্ট উত্পাদন করার জন্য প্রয়োজনীয় কাঁচামালগুলিতে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: চুনাপাথরের মধ্যে রাসায়নিকভাবে আবদ্ধ সিও 2 উচ্চ-তাপমাত্রার ভাটিতে রূপান্তরকালে প্রকাশিত হয়।
নির্গমন হ্রাস করার জন্য একটি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ কৌশল হ’ল সিমেন্টের রেসিপিটি নিজেই সংশোধন করা – কিছু ক্লিঙ্কারকে বিকল্প সিমেন্টিটিয়াস উপকরণগুলির সাথে প্রতিস্থাপন করা। পারমাণবিক ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যান্ড সায়েন্সেসের জন্য পিএসআইয়ের সেন্টারে বর্জ্য ব্যবস্থাপনার জন্য ল্যাবরেটরিতে একটি আন্তঃশৃঙ্খলা দলটি ঠিক এটিই তদন্ত করছে। কেবলমাত্র সময়সাপেক্ষ পরীক্ষা-নিরীক্ষা বা জটিল সিমুলেশনের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে গবেষকরা মেশিন লার্নিংয়ের উপর ভিত্তি করে একটি মডেলিং পদ্ধতির বিকাশ করেছিলেন। “এটি আমাদের সিমেন্টের সূত্রগুলি অনুকরণ এবং অনুকূল করতে সহায়তা করে যাতে তারা একই উচ্চ স্তরের যান্ত্রিক কর্মক্ষমতা বজায় রেখে উল্লেখযোগ্যভাবে কম সিও 2 নির্গত করে,” গবেষণার প্রথম লেখক গণিতবিদ রোমানা বোইগার ব্যাখ্যা করেন। “ল্যাবটিতে হাজার হাজার বিভিন্নতা পরীক্ষা করার পরিবর্তে, আমরা আমাদের মডেলটি কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে ব্যবহারিক রেসিপি পরামর্শ তৈরি করতে ব্যবহার করতে পারি – এটি জলবায়ু -বান্ধব সিমেন্টের জন্য ডিজিটাল কুকবুক থাকার মতো।”
তাদের উপন্যাসের পদ্ধতির সাথে, গবেষকরা সেই সিমেন্টের সূত্রগুলি বেছে বেছে ফিল্টার করতে সক্ষম হন যা কাঙ্ক্ষিত মানদণ্ডগুলি পূরণ করতে পারে। “এসআইএসআই -এর পরিবহন প্রক্রিয়া গবেষণা গ্রুপের নিকোলোস প্রসিয়ানাকিস প্রধান নিকোলোস প্রসিয়ানাকিস বলেছেন,” উপাদান রচনার সম্ভাবনার পরিসীমা – যা শেষ পর্যন্ত চূড়ান্ত বৈশিষ্ট্যগুলি নির্ধারণ করে – এটি অসাধারণভাবে বিস্তৃত “। “আমাদের পদ্ধতিটি আমাদের আরও পরীক্ষামূলক তদন্তের জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ প্রার্থীদের নির্বাচন করে উন্নয়ন চক্রকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করতে দেয়।” অধ্যয়নের ফলাফল জার্নালে প্রকাশিত হয়েছিল উপকরণ এবং কাঠামো।
ডান রেসিপি
ইতিমধ্যে আজ, শিল্প উপজাতগুলি যেমন লোহার উত্পাদন থেকে স্ল্যাজ এবং কয়লাভিত্তিক বিদ্যুৎকেন্দ্রগুলি থেকে ফ্লাই অ্যাশ ইতিমধ্যে সিমেন্টের সূত্রগুলিতে ক্লিঙ্কারকে আংশিকভাবে প্রতিস্থাপন করতে এবং এইভাবে সিও 2 নির্গমন হ্রাস করতে ব্যবহৃত হচ্ছে। তবে সিমেন্টের জন্য বিশ্বব্যাপী চাহিদা এতটাই বিশাল যে এই উপকরণগুলি একাই প্রয়োজন পূরণ করতে পারে না। পিএসআইয়ের সিমেন্ট সিস্টেম রিসার্চ গ্রুপের প্রধান এবং গবেষণার সহ-লেখক জন প্রোভিস বলেছেন, “আমাদের যা প্রয়োজন তা হ’ল প্রচুর পরিমাণে উপলভ্য উপকরণগুলির সঠিক সংমিশ্রণ এবং যা থেকে উচ্চমানের, নির্ভরযোগ্য সিমেন্ট তৈরি করা যেতে পারে,”
তবে এই জাতীয় সংমিশ্রণগুলি সন্ধান করা চ্যালেঞ্জিং: “সিমেন্টটি মূলত একটি খনিজ বাইন্ডিং এজেন্ট – কংক্রিটের মধ্যে আমরা সিমেন্ট, জল এবং নুড়ি ব্যবহার করি কৃত্রিমভাবে খনিজগুলি তৈরি করতে যা পুরো উপাদানটিকে একত্রে ধারণ করে,” প্রোভিস ব্যাখ্যা করেছেন। “আপনি বলতে পারেন যে আমরা দ্রুত গতিতে ভূতত্ত্ব করছি।” এই ভূতত্ত্ব – বা বরং, এর পিছনে শারীরিক প্রক্রিয়াগুলির সেট – এটি অত্যন্ত জটিল এবং এটি একটি কম্পিউটারে মডেলিং একইভাবে গণনামূলকভাবে নিবিড় এবং ব্যয়বহুল। এজন্য গবেষণা দলটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উপর নির্ভর করছে।
এআই কম্পিউটেশনাল এক্সিলারেটর হিসাবে
কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এমন কম্পিউটার মডেল যা প্রশিক্ষিত, বিদ্যমান ডেটা ব্যবহার করে, জটিল গণনার গতি বাড়ানোর জন্য। প্রশিক্ষণের সময়, নেটওয়ার্কটিকে একটি পরিচিত ডেটা সেট খাওয়ানো হয় এবং এর অভ্যন্তরীণ সংযোগগুলির আপেক্ষিক শক্তি বা “ওজন” সামঞ্জস্য করে এটি থেকে শিখতে হয় যাতে এটি দ্রুত এবং নির্ভরযোগ্যভাবে অনুরূপ সম্পর্কের পূর্বাভাস দিতে পারে। এই ওজন এক ধরণের শর্টকাট হিসাবে কাজ করে – অন্যথায় গণনামূলকভাবে নিবিড় শারীরিক মডেলিংয়ের একটি দ্রুত বিকল্প।
পিএসআইয়ের গবেষকরাও এই জাতীয় নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করেছিলেন। তারা নিজেরাই প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা তৈরি করেছিল: “পিএসআই -তে বিকশিত ওপেন -সোর্স থার্মোডাইনামিক মডেলিং সফ্টওয়্যার রত্নগুলির সহায়তায় আমরা গণনা করেছি – বিভিন্ন সিমেন্ট ফর্মুলেশনের জন্য – কোন খনিজগুলি কঠোর হওয়ার সময় গঠন করে এবং কোন ভূ -রাসায়নিক প্রক্রিয়াগুলি ঘটে,” নিকোলোস প্রসিয়ানাকিস ব্যাখ্যা করেছেন। পরীক্ষামূলক ডেটা এবং যান্ত্রিক মডেলগুলির সাথে এই ফলাফলগুলি একত্রিত করে গবেষকরা যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য একটি নির্ভরযোগ্য সূচক অর্জন করতে সক্ষম হন – এবং এইভাবে সিমেন্টের উপাদান মানের জন্য। ব্যবহৃত প্রতিটি উপাদানগুলির জন্য, তারা একটি সংশ্লিষ্ট সিও 2 ফ্যাক্টরও প্রয়োগ করেছিল, একটি নির্দিষ্ট নির্গমন মান যা মোট সিও 2 নির্গমন নির্ধারণ করা সম্ভব করে তোলে। বিজ্ঞানী বলেছেন, “এটি একটি অত্যন্ত জটিল এবং গণনামূলকভাবে নিবিড় মডেলিং অনুশীলন ছিল।”
তবে এটি প্রচেষ্টাটির পক্ষে মূল্যবান ছিল – এইভাবে উত্পন্ন ডেটা দিয়ে, এআই মডেলটি শিখতে সক্ষম হয়েছিল। “সেকেন্ড বা মিনিটের পরিবর্তে প্রশিক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্ক এখন মিলিসেকেন্ডে একটি স্বেচ্ছাসেবী সিমেন্টের রেসিপিটির জন্য যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি গণনা করতে পারে – এটি traditional তিহ্যবাহী মডেলিংয়ের চেয়ে প্রায় এক হাজার গুণ দ্রুত,” বোইগার ব্যাখ্যা করেছেন।
আউটপুট থেকে ইনপুট পর্যন্ত
সর্বনিম্ন সম্ভাব্য সিও 2 নির্গমন এবং উচ্চ উপাদান মানের সহ – সর্বোত্তম সিমেন্টের সূত্রগুলি সন্ধান করতে এই এআই কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে? একটি সম্ভাবনা হ’ল বিভিন্ন সূত্রগুলি চেষ্টা করে দেখার, তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি গণনা করতে এআই মডেলটি ব্যবহার করা এবং তারপরে সেরা রূপগুলি নির্বাচন করা। আরও দক্ষ পদ্ধতির তবে প্রক্রিয়াটি বিপরীত করা। সমস্ত বিকল্প চেষ্টা করার পরিবর্তে, প্রশ্নটি অন্যভাবে জিজ্ঞাসা করুন: কোন সিমেন্টের রচনাটি সিও 2 ভারসাম্য এবং উপাদানগুলির গুণমান সম্পর্কিত কাঙ্ক্ষিত স্পেসিফিকেশনগুলি পূরণ করে?
যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্য এবং সিও 2 নির্গমন উভয়ই সরাসরি রেসিপিটির উপর নির্ভর করে। “গাণিতিকভাবে দেখা হয়েছে, উভয় ভেরিয়েবল রচনার ফাংশন – যদি এটি পরিবর্তিত হয় তবে সংশ্লিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিও পরিবর্তিত হয়,” গণিতবিদ ব্যাখ্যা করেছেন। একটি সর্বোত্তম রেসিপি নির্ধারণের জন্য, গবেষকরা গাণিতিক অপ্টিমাইজেশন টাস্ক হিসাবে সমস্যাটি তৈরি করেন: তারা এমন একটি রচনা সন্ধান করছেন যা একই সাথে যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি সর্বাধিক করে তোলে এবং সিও 2 নির্গমনকে হ্রাস করে। “মূলত, আমরা সর্বাধিক এবং সর্বনিম্ন খুঁজছি – এ থেকে আমরা সরাসরি কাঙ্ক্ষিত সূত্রটি অনুমান করতে পারি,” গণিতবিদ বলেছেন।
সমাধানটি সন্ধান করার জন্য, দলটি কর্মপ্রবাহে একটি অতিরিক্ত এআই প্রযুক্তি, তথাকথিত জেনেটিক অ্যালগরিদমগুলি-কম্পিউটার-সহায়ক পদ্ধতিগুলি প্রাকৃতিক নির্বাচনের দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে সংহত করেছে। এটি তাদের নির্বাচন করে এমন ফর্মুলেশনগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম করেছে যা আদর্শভাবে দুটি লক্ষ্য ভেরিয়েবলকে একত্রিত করে।
এই “বিপরীত পদ্ধতির” সুবিধা: আপনাকে আর অন্ধভাবে অগণিত রেসিপি পরীক্ষা করতে হবে না এবং তারপরে তাদের ফলাফলের বৈশিষ্ট্যগুলি মূল্যায়ন করতে হবে না; পরিবর্তে আপনি নির্দিষ্টভাবে নির্দিষ্ট পছন্দসই মানদণ্ডগুলি পূরণ করে এমন ব্যক্তিদের সন্ধান করতে পারেন – এই ক্ষেত্রে, ন্যূনতম সিও 2 নির্গমন সহ সর্বাধিক যান্ত্রিক বৈশিষ্ট্য।
দুর্দান্ত সম্ভাবনার সাথে আন্তঃশৃঙ্খলা পদ্ধতির
গবেষকদের দ্বারা চিহ্নিত সিমেন্ট সূত্রগুলির মধ্যে ইতিমধ্যে কিছু প্রতিশ্রুতিবদ্ধ প্রার্থী রয়েছেন। জন প্রোভিস বলেছেন, “এর মধ্যে কিছু সূত্রের প্রকৃত সম্ভাবনা রয়েছে,” কেবল সিও 2 হ্রাস এবং মানের দিক থেকেই নয়, উত্পাদনে ব্যবহারিক সম্ভাবনার দিক থেকেও। ” উন্নয়ন চক্রটি সম্পূর্ণ করতে তবে রেসিপিগুলি প্রথমে পরীক্ষাগারে পরীক্ষা করা উচিত। “আমরা প্রথমে তাদের পরীক্ষা না করেই তাদের সাথে একটি টাওয়ার তৈরি করতে যাচ্ছি না,” নিকোলোস প্রসিয়ানাকিস হেসে বলে।
অধ্যয়নটি প্রাথমিকভাবে ধারণার প্রমাণ হিসাবে কাজ করে – এটি প্রমাণ হিসাবে যে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ সূত্রগুলি গাণিতিক গণনা দ্বারা নিখুঁতভাবে চিহ্নিত করা যায়। “আমরা প্রয়োজনীয় হিসাবে আমাদের এআই মডেলিংয়ের সরঞ্জামটি প্রসারিত করতে পারি এবং অতিরিক্ত দিকগুলি যেমন কাঁচামালগুলির উত্পাদন বা প্রাপ্যতা ব্যবহার করতে পারি, বা যেখানে বিল্ডিং উপাদানগুলি ব্যবহার করা হয় – উদাহরণস্বরূপ, সামুদ্রিক পরিবেশে, যেখানে সিমেন্ট এবং কংক্রিটের আলাদা আচরণ করা হয়, এমনকি মরুভূমিতেও রয়েছে,” এই সময়টি একটি জাস্ট অফার অফার করে যা ইতিমধ্যে শুরু করে: সমস্ত ধরণের উপাদান এবং সিস্টেম ডিজাইনের জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ পদ্ধতির। “
গবেষকদের আন্তঃশৃঙ্খলা পটভূমি ব্যতীত, প্রকল্পটি কখনই কার্যকর হতে পারত না: “আমাদের সিমেন্টের রসায়নবিদ, থার্মোডাইনামিক্স বিশেষজ্ঞ, এআই বিশেষজ্ঞ – এবং এমন একটি দল যা এই সমস্ত কিছু একত্রিত করতে পারে,” প্রসিয়ানাকিস বলেছেন। “এ এমপিএর মতো অন্যান্য গবেষণা প্রতিষ্ঠানের সাথে দৃশ্যের প্রকল্পের কাঠামোর মধ্যে গুরুত্বপূর্ণ বিনিময় এটি যুক্ত করা হয়েছিল।” দৃশ্য (নেট জিরো নির্গমন সম্পর্কিত সুইস সেন্টার অফ এক্সিলেন্স) একটি আন্তঃশৃঙ্খলা গবেষণা প্রোগ্রাম যা লক্ষ্য করে শিল্প এবং শক্তি সরবরাহে গ্রিনহাউস গ্যাস নিঃসরণকে মারাত্মকভাবে হ্রাস করার জন্য বৈজ্ঞানিকভাবে যথাযথ সমাধানগুলি বিকাশ করা। এই প্রকল্পের অংশ হিসাবে গবেষণাটি করা হয়েছিল।