南加州大学维特比工程学院研究人员开发出革命性人工智能模型Allegro-FM，为混凝土材料创新开辟新路径。该模型可同时模拟数十亿个原子行为，通过虚拟测试不同化学成分，加速开发能吸收二氧化碳的碳中和混凝土。这一突破有望降低混凝土生产对全球碳排放的贡献，同时提升建筑材料的耐久性与环境适应性。

研究团队由计算机科学教授中野爱一郎与化学工程教授野村健一领衔，其开发的Allegro-FM模型在阿贡国家实验室的Aurora超级计算机上实现关键突破。传统分子模拟方法仅能处理数百万原子体系，而该模型在模拟超40亿原子时效率达97.5%，计算能力提升约1000倍。模型覆盖89种化学元素，可预测从水泥化学到碳储存等领域的分子行为，首次实现跨元素周期表的原子相互作用函数同步模拟。

“混凝土由多元素、多相界面构成，传统方法难以全面模拟其性能。”野村健一指出，Allegro-FM已成功模拟混凝土的力学与结构特性。模拟数据显示，通过将生产排放的二氧化碳回注混凝土形成“碳酸盐层”，材料强度显著提升，使用寿命可能突破现代混凝土100年的局限，向古罗马混凝土2000年寿命看齐。这一特性在洛杉矶等受野火威胁的城市尤为重要——混凝土既是耐火建材，又是碳排放大户，碳中和版本可同时解决安全与环保难题。

研究团队强调，人工智能技术彻底改变了材料研发范式。“过去需手动推导量子力学公式，现在通过机器学习生成训练集即可运行模型。”中野爱一郎表示，AI模型以更少计算资源达到量子力学精度，使超级计算机资源得以释放用于更复杂研究。目前团队正探索制作更复杂几何形状的混凝土构件，相关成果已发表于《物理化学快报》并获封面推荐。