南加州大学研究团队开发的人工智能模型Allegro-FM正在重新定义材料科学的边界，其能够同时模拟数十亿个原子的行为，为设计革命性建筑材料开辟了前所未...
2025-07-26 0
AI驱动材料革命：新型混凝土可吸收碳排放并延续千年寿命
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2025年07月26日 10:03 0
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南加州大学研究团队开发的人工智能模型Allegro-FM正在重新定义材料科学的边界，其能够同时模拟数十亿个原子的行为，为设计革命性建筑材料开辟了前所未有的可能性。这一突破性技术不仅能够创造出碳中性混凝土，还可能让现代建筑材料获得与古罗马混凝土相媲美的千年耐久性。
这项发表在《物理化学快报》上的研究成果，源于研究人员对气候变化和城市可持续发展的深度思考。当洛杉矶今年1月遭受野火侵袭时，南加州大学维特比工程学院的计算机科学、物理学和天体学教授Aiichiro Nakano意识到，传统建筑材料在极端气候事件面前的脆弱性正日益凸显。这促使他与长期合作伙伴、化学工程与材料科学实践教授Ken-ichi Nomura联手开发这一革命性的AI模拟系统。
原子级模拟的技术飞跃
Allegro-FM的核心创新在于其前所未有的计算规模。传统分子模拟方法仅能处理数千或数百万个原子的系统，而这一新模型在阿贡国家实验室的Aurora超级计算机上成功模拟了超过40亿个原子，效率达到97.5%。这代表着比传统方法大约1000倍的计算能力提升。
利用超级计算和人工智能，研究人员现在可以模拟超过40亿个原子，以创造更清洁、更坚固的建筑材料。图片来源：Shutterstock
该模型覆盖89种化学元素，能够预测从水泥化学到碳储存等广泛应用领域的分子行为。这种跨元素的通用性是传统方法无法实现的重大突破。正如Nomura教授所解释的，传统方法只能模拟特定材料组合，比如硅玻璃，但无法同时处理药物分子等其他材料。而Allegro-FM通过机器学习技术，可以同时处理周期表中几乎所有元素的相互作用函数。
更重要的是，这一AI模型能够在大幅减少计算资源需求的同时，保持量子力学级别的精确度。Nakano教授指出，AI能够完成原本需要大型超级计算机才能处理的精密计算，从而释放更多计算资源用于更前沿的研究。
碳中性混凝土的环境意义
混凝土生产目前占全球二氧化碳排放量的约8%，是气候变化的重要推手。Allegro-FM的理论发现表明，可以将混凝土生产过程中排放的二氧化碳重新捕获并封存到混凝土内部，从而实现碳中性的建筑材料。
这一概念被研究团队称为"二氧化碳封存"，即重新捕获并储存二氧化碳的过程。通过虚拟测试不同的混凝土化学配方，Allegro-FM可以在昂贵的现实世界实验之前，预先优化材料配方，大大加速碳负排放混凝土的开发进程。
研究发现，当二氧化碳被整合进混凝土结构中时，会形成所谓的"碳酸盐层"，这不仅实现了碳封存，还显著增强了材料的机械强度和耐久性。这意味着新型混凝土不仅能够从环境中吸收二氧化碳，还能提供更优异的结构性能。
古今技术的智慧融合
现代混凝土的平均使用寿命约为100年，而古罗马混凝土却能保存超过2000年。Allegro-FM的模拟结果显示，通过优化化学配方和引入碳封存技术，现代混凝土有望实现与古代建筑材料相当的超长寿命。
这一发现具有深远的经济和环境意义。延长建筑材料的使用寿命不仅能够减少重建成本，还能显著降低建筑行业的整体碳足迹。考虑到全球基础设施的庞大规模，即使是相对较小的耐久性改进也能产生巨大的累积效益。
混凝土作为一种天然的防火材料，在面对日益频繁的野火等极端天气事件时具有独特优势。结合碳中性特性和超长寿命，这种新型材料可能成为应对气候变化的重要工具。
人工智能重塑材料科学
Allegro-FM的成功标志着人工智能在材料科学领域应用的重要里程碑。传统的原子行为模拟需要复杂的数学公式和深度量子力学计算，而机器学习方法通过生成训练数据集，让AI模型自主学习原子间的相互作用规律，大大简化了研究过程。
这种方法论的转变不仅提高了研究效率，还扩展了可研究材料的范围。过去需要为每种元素开发独特方程式的做法，现在可以通过统一的AI模型处理整个周期表的元素组合。
研究团队表示，他们的工作远未结束。下一步计划包括研究更复杂的几何形状和表面结构，进一步优化材料性能。随着计算能力的持续提升和AI算法的不断改进，这种大规模原子模拟技术有望在药物设计、能源存储、催化剂开发等更多领域发挥重要作用。
从更广阔的视角来看，Allegro-FM代表了计算材料科学的新范式。它不仅为解决气候变化提供了技术路径，更展示了人工智能在推动基础科学研究中的巨大潜力。随着这一技术从理论走向实践，我们或许很快就能看到真正的碳负排放建筑材料投入使用，为构建可持续的未来城市奠定坚实基础。
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