Giáo sư Aiichiro Nakano và Ken-Ichi Nomura thuộc Trường Kỹ thuật USC Viterbi đã phát triển mô hình AI Allegro-FM, có khả năng mô phỏng đồng thời hoạt động của tới 4 tỷ nguyên tử. Nhờ công cụ này, các nhà khoa học có thể thiết kế thế hệ bê tông thông minh mới với độ bền vượt trội, tuổi thọ dài và khả năng hấp thụ CO₂ thay vì phát thải.
Nền tảng: Vấn đề khí thải từ bê tông và xi măng
Mục lục
Sản xuất xi măng và bê tông là một trong những nguyên nhân chính gây ra phát thải CO₂ toàn cầu. Theo ước tính từ Tổ chức Quốc tế, ngành xi măng chiếm khoảng 7-8% lượng khí nhà kính toàn cầu.
Cứ mỗi tấn xi măng sản xuất thì phát thải tới 900 kg CO₂, và trong bê tông thành phẩm, xi măng chiếm khoảng 14%, dẫn đến tỷ lệ CO₂ rất cao.
Đây là vấn đề cấp bách, đặc biệt khi nhu cầu xây dựng ở nhiều quốc gia, nhất là ở khu vực đang phát triển, vẫn rất lớn, tạo thêm áp lực về môi trường.
Giải pháp từ AI: Mô hình Allegro-FM của Đại học USC
Mô hình Allegro-FM do nhóm nghiên cứu tại Trường Kỹ thuật USC Viterbi phát triển là điểm nhấn trong nỗ lực giảm thiểu phát thải của ngành xây dựng. Công cụ này có khả năng mô phỏng hành vi của hàng tỷ nguyên tử cùng một lúc, đạt hiệu suất 97,5% so với mô hình truyền thống chỉ có thể mô phỏng hàng triệu nguyên tử
Nhờ khả năng mô phỏng quy mô lớn, Allegro-FM cho phép thử nghiệm ảo các thành phần phân tử trong bê tông, từ đó nhanh chóng xác định công thức tối ưu để bê tông có thể hấp thụ CO₂ (thay vì thải ra), tăng độ bền cơ học, chống cháy và có tuổi thọ hàng trăm năm
Giáo sư Aiichiro Nakano đã khẳng định:
“You can just put the CO₂ inside the concrete… it makes carbon-neutral concrete”
“Bạn chỉ cần đưa CO₂ vào bên trong bê tông… điều đó sẽ tạo ra bê tông trung tính carbon.”
Điều này tạo ra một bước đột phá: bê tông không chỉ trung tính carbon mà còn có khả năng lưu trữ CO₂ lâu dài, tương tự như bê tông La Mã cổ đại từng tồn tại hàng thiên niên kỷ
Những xu hướng liên quan: AI và tối ưu hóa bê tông bền vững
Ngày nay công nghệ AI ngày càng phát triển và đã tham gia ngày càng nhiều vào trong đời sống. Công ty cổ phần xây dựng T&C Việt Nam tổng hợp một số sản phẩm và công nghệ tương lai liên quan đến các công nghệ xây dựng như sau.
Bayesian Optimization và Công cụ nguồn mở của Meta
Meta, cùng với Đại học Illinois Urbana-Champaign và hãng Amrize, đã phát triển một công cụ AI nguồn mở dùng Bayesian optimization (BoTorch + Ax) để thiết kế hỗn hợp bê tông vừa bền vừa thân thiện với môi trường
Công thức bê tông “xanh” này đã được đưa vào sử dụng thực tiễn tại trung tâm dữ liệu Rosemount của Meta, nơi cần yêu cầu cao về độ bền và tốc độ thi công. Việc dùng AI giúp tìm ra hỗn hợp bê tông đáp ứng cả hai mục tiêu: hiệu suất cơ học và giảm phát thải
Các nghiên cứu AI khác về bê tông bền vững
- Một bài đánh giá (review) năm 2025 tổng hợp các tiến bộ về thiết kế bê tông thân thiện môi trường sử dụng AI, đặc biệt tập trung vào dự đoán tính chất và tối ưu đa mục tiêu trong quá trình phát triển vật liệu
- Một giải pháp khác sử dụng Bayesian optimization để tối đa hóa độ bền và giảm tác động môi trường của bê tông cũng cho thấy kết quả hiệu quả vượt trội so với công thức truyền thống
- Ngoài ra, các mô hình ML có khả năng dự đoán hỗn hợp bê tông giảm khí carbon nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất đã và đang được thử nghiệm thực tế
Các công nghệ tương đương không dựa trên AI
- CarbonCure – một công ty Canada – đưa CO₂ vào bê tông dưới dạng khoáng carbonat, giúp lưu trữ lâu dài và tăng độ cứng cho bê tông. Họ đã có nhiều dự án thực dụng, như tại Amazon HQ2 và nhà máy GM
- Việc áp dụng các phụ gia thay thế như xi măng clinker bằng Limestone Calcined Clay Cement (LC³) giúp giảm tới ~30% phát thải CO₂ so với xi măng thông thường
- Vật liệu sinh học như hempcrete (bê tông gai dầu) cũng được sử dụng như vật liệu xây dựng có khả năng hút carbon trong suốt vòng đời và cách nhiệt tốt
- Một nghiên cứu tại Đại học Pennsylvania phát triển hỗn hợp bê tông dùng diatomaceous earth kết hợp với in 3D, giúp nâng cao khả năng thu giữ CO₂ và giảm nguyên liệu sử dụng
Tổng hợp và hướng đi tương lai
Tổng kết lợi ích từ Allegro-FM nói riêng và AI trong thiết kế bê tông nói chung:
- Tái định nghĩa bê tông xi măng và bê tông nhựa Asphalt từ “nguồn phát thải” thành “bồn chứa carbon”.
- Tăng độ bền vững, khả năng chống chịu cao, kéo dài tuổi thọ vật liệu.
- Thử nghiệm ảo nhanh chóng, giảm chi phí và thời gian so với phương pháp truyền thống.
Thách thức hiện hữu:
- Chuyển từ nghiên cứu đến sản xuất đại trà vẫn là bước cần thiết, đặc biệt là ở các nước đang phát triển với chuỗi cung ứng hạn chế.
- Chi phí công nghệ, quy chuẩn pháp lý và chấp nhận của ngành xây dựng cần thời gian để thích nghi.
- Cần hợp tác liên ngành – từ nghiên cứu, công nghiệp đến nhà nước – để thúc đẩy áp dụng công nghệ này nhanh hơn và rộng rãi hơn
Hướng phát triển:
- Mở rộng quy mô thử nghiệm ngoài phòng lab: dự án thực tế như các trung tâm dữ liệu, công trình công cộng, hạ tầng xanh.
- Kết hợp AI với các giải pháp bổ sung như thuê carbon, tái sử dụng vật liệu, và ứng dụng SCMs để tối ưu hiệu quả tổng thể về môi trường.
- Hỗ trợ chính sách, quy chuẩn kỹ thuật mới cùng đầu tư để hướng tới mục tiêu carbon nhẹ (low-carbon) cho ngành xây dựng toàn cầu.
Kết luận
Từ mô hình Allegro-FM của USC đến công cụ Bayesian optimization của Meta, AI đang mở ra một chương mới cho bê tông: không chỉ bền, mà còn góp phần bảo vệ khí hậu. Những công nghệ này đánh dấu bước tiến vững chắc hướng tới một tương lai xây dựng bền vững và thân thiện với môi trường.
