## 507｜科学研究按下加速键，AI看完8.8万篇论文，找到14000种水泥替代材料

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今天我们来讲一个特别接地气的AI落地研究。之所以说“接地气”，是因为它研究的是如何用AI来减少混凝土中的水泥用量。作为一个外行，我也是在看这个案例时才知道，原来我们日常所见的水泥粉，在生产过程中竟然贡献了全球6%以上的温室气体排放。

这是因为在制作水泥的过程中，不仅需要约950摄氏度的高温，还要对石灰石进行高温煅烧，这就会释放出大量的二氧化碳。

面对如此高的二氧化碳排放量，全世界都在尝试寻找替代材料。通俗来说，就是用其他工业项目的副产物，来替代部分水泥粉，在不降低水泥性能的前提下，减少废气排放。

过去最常见的替代品包括煤炭燃烧过程中产生的粉煤灰，以及钢铁锻造时产生的高炉煤渣。在理想条件下，这些替代材料最多可以替代80%的水泥熟料，同时制成的水泥成品强度依然能够满足建筑的要求。

不过，这听上去虽然很美好，现实却相当残酷。近几年，粉煤灰、高炉煤渣这些“水泥的备胎”变得越来越难找。原因在于，随着全球范围内逐步关停煤电项目，钢铁生产也更多地依赖回收工艺，这些副产物的产量大幅下降。在过去二十年里，它们在水泥生产中的供应占比已经从25%降到了17%。

前面铺垫了这么多，就是为了说明这个研究面临的核心挑战：水泥工业迫切需要新的替代材料，但现在却无从寻找。

要想解决问题，首先必须把问题定义清楚。在这个课题上，真正棘手的并不是缺乏候选材料，而是候选材料实在太多，靠人类科学家无法逐一筛选。

为了解决这一难题，今年五月，由麻省理工学院混凝土可持续中心的博士后研究员苏鲁什·马朱比领衔的研究团队，发表了一篇研究论文，探索如何利用AI模型批量预测数万种潜在水泥替代材料的反应活性。

马朱比指出：“我们团队意识到，人工智能是推动研究前进的关键，因为潜在材料的数据量太庞大了，涉及数十万页的科学文献，整理这些数据需要许多人长时间的努力。”

要知道，随着AI能力的不断增强，它在新材料发现领域的推进速度也大大加快。这就像一条工厂生产线，如果某个环节突然提速，其他环节也必须同步跟上，整个系统才能顺利运转。

研究团队训练了一个AI模型，让它去翻阅庞大的学术文献库，一共阅读了8.8万篇论文和超过100万份岩石样本记录，从中自动提取出1.4万多种材料的化学成分数据，并根据来源和特性将这些材料自动归为19个大类，涵盖了各种可能用于水泥中的替代材料。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025060522/1878117381319503288/060522.png)

这是AI从文献中提取出的材料，绘制的一张三角形的成分分布图。通过这张图，可以直观地看出，虽然许多材料的成分各不相同，但图中左侧和下方的那些材料，与水泥的主要成分相对接近，这也为后续的研究提供了基础。

前面一步，AI找到了很多潜在的新材料，但只知道化学成分还不够，更关键的是：这些材料到底活不活跃，能不能在水泥中参与反应、产生强度。

这里我学到了一个新术语——“火山灰反应活性”，用来衡量材料遇水后是否能像水泥一样发生反应、形成凝结。以往每筛出一种材料，都需要进实验室测三个关键指标，才能判断它是否可用。

不过这种实验方式现在已经不可行了，因为前面那一步，团队从文献中筛选出了1万4千种备选材料。面对如此庞大的数量，材料科学家们决定继续借助AI。这次，他们利用已有的318种材料的实验数据，训练了另一个AI模型。刚才那个模型负责“读论文”，这个模型则专门用来“读实验数据”。

这个AI模型的核心任务是：输入每种备选材料的组成成分、颗粒直径、比重、样态等参数（这些参数在文献中都有记录），就能模拟输出该材料的反应活性。

换句话说，经过训练之后，模型无需进行真实实验，仅凭配方就能预测这类材料的化学反应效果。相当于AI把大量繁琐的化学实验，变成了一场场虚拟实验。

最终结果也非常惊人：模型的预测准确性非常高。这意味着，即便在缺乏实际实验条件的情况下，AI也能凭借已有数据，合理“脑补”出材料的实验结论，极大地加快了整个研究的进程。这里用“脑补”来形容，确实非常贴切。

通过AI的研究，最终得出的结果甚至超出了团队科学家的预期：一些原本被当作生活废弃物的材料，反而非常适合作为水泥的替代材料。例如陶瓷碎片、大量建筑拆除产生的废砖瓦、以及城市生活垃圾焚烧后产生的灰渣，这些原本需要填埋的垃圾，竟然都展现出很强的反应活性。

如今它们有望“变废为宝”——一方面实现了废弃物的资源化利用，另一方面也可以用来替代碳排放更高的水泥熟料，可谓一举两得。

除了这些，AI还在一部分火山岩类的矿物材料中，发现了极强的反应活性。这类岩石在地球上的分布十分广泛，储量也非常充足，并且此前从未被考虑用于水泥生产。更关键的是，其中有些材料只需要简单碾磨，就可以直接添加进混凝土中，无需复杂加工工序，不仅进一步减少了碳排放，也显著降低了生产成本。

在论文中，研究团队做了一个预估：如果这些新材料真的用于工业化生产，仅仅是建筑垃圾和城市垃圾焚烧灰这两类，就有可能在混凝土中替代一半的水泥粉。

这种替代将使水泥工业的碳排放减少3%。你可别小看这区区3%，要知道全球水泥年产量高达40亿吨，3%的减排幅度，相当于一下子从全球的公路上撤走了2.6亿辆正在排放尾气的汽车，这个数字已经相当惊人了。

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当然，对于我们大多数人来说，这篇论文研究的方向确实很小众，跟日常生活和工作关系不大。但我想请大家留意的是，这个研究团队的工作方式——每一步，都是由人类先明确地定义出一个具体的问题或需求，然后再让AI发挥它在信息挖掘或逻辑推理上的能力，去高效完成任务。

而且今天的AI，早已不只是那个“能写公文、能画图”的聊天机器人了，它已经能够在越来越多专业领域里真正发挥作用。关键在于，我们人类是否有能力，去发现那些值得AI投入精力的问题。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 论文：数据驱动的二次和天然胶凝前体材料筛选
> https://www.nature.com/articles/s43246-025-00820-4

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025062020/1879501867248075052/062020.jpeg)
