西班牙卡塔赫纳理工大学的研究人员参与开发了一种基于人工智能的预测模型，用于从建筑和拆除废弃物中生成胶凝材料，旨在降低建筑行业的生态足迹。该项目在CO2MCHRETE框架内推进，所产材料可主动捕获大气中的二氧化碳，被视为减少碎石量和碳足迹的途径之一。

CO2MCHRETE项目由西班牙技术发展与创新中心在Misiones 2024计划内资助，目前已达到技术成熟度TRL 5，完成实验室规模验证。项目由Técnicas Reunidas牵头，参与方包括Cementos Cruz、Ferrovial和Urdecón，以及CTC、Tecnalia、卡斯蒂利亚-拉曼查大学和卡塔赫纳理工大学等研究机构。在卡塔赫纳理工大学部分，主要研究员Carlos Parra与Isabel Miñano、José Miguel Piñero共同参与，Francisco Benito和Antonio Jesús Martínez在企业层面提供协作。

据卡塔赫纳理工大学建筑先进科技研发创新小组主要研究员Carlos Parra介绍，该项目的预测模型基于人工智能开发，用于确定待拆除建筑物中的混凝土是否具备再利用价值。为训练这些模型，研究团队在不同工程中应用超声波、回弹仪和目视检查技术进行测试，并在实验室中验证结果。分析过程整合了来自文献和实验数据库的约10万条数据，用于训练可靠的预测模型。

这些模型能够评估回收混凝土在三种主要用途中的性能：精细研磨后生产地质聚合物，以减少与水泥相关的排放；用作填充材料以提高耐久性并降低孔隙率；以及作为再生骨料替代天然砾石，减少对采石场开采的依赖。考虑到传统水泥占全球温室气体排放的8%，该方法被视为脱碳的重要途径。