Page 16 - Demo

AKTUALNO%u015aCI16 ZBI %u2013 Zak%u0142ady Betonowe International %u2013 5 | 2025 www.cpi-worldwide.comidentyfikowanie obiecuj%u0105cych zast%u0119pczych materia%u0142%u00f3w cementowych.Nie tylko skraca to czas realizacji projekt%u00f3w, ale r%u00f3wnie%u017c wskazuje drog%u0119 do wykorzystania szerszego spektrum materia%u0142%u00f3w, w tym lokalnie dost%u0119pnych produkt%u00f3w ubocznych przemys%u0142u oraz naturalnych minera%u0142%u00f3w, kt%u00f3re wcze%u015bniej mog%u0142y by%u0107 pomijane. W efekcie producenci betonu zyskuj%u0105 nowe mo%u017cliwo%u015bci projektowania bardziej zasobooszcz%u0119dnych mieszanek, dopasowanych do okre%u015blonych cel%u00f3w %u015brodowiskowych i ekonomicznych. W ten spos%u00f3b sztuczna inteligencja wspiera bran%u017c%u0119 w d%u0105%u017ceniach do redukcji emisji dwutlenku w%u0119gla, przy zachowaniu wymaganych norm wytrzyma%u0142o%u015bci, trwa%u0142o%u015bci i bezpiecze%u0144stwa.Badania zosta%u0142y przeprowadzone przez MIT Concrete Sustainability Hub (CSHub) [3] przy wsparciu Concrete Advancement Foundation [4] i Olivetti Group[5] oraz dodatkowym finansowaniu ze strony MIT-IBM Watson AI Lab [6]. Autorami badania s%u0105 dr Soroush Mahjoubi, dr Vineeth Venugopal, dr Ipek Bensu Manav, dr Hessam AzariJafari, dr Randolph Kirchain oraz prof. Elsa Olivetti.n[1] https://www.astm.org/[2] https://store.astm.org/c1897-20.html[3] https://cshub.mit.edu/[4] https://www.concreteadvancement.org/[5] https://olivetti.mit.edu/[6] https://mitibmwatsonailab.mit.edu/[7] https://www.nature.com/articles/s43246-025-00820-4Globalna dost%u0119pno%u015b%u0107 materia%u0142%u00f3w reaktywnych o zachowaniu pucolanowym (g%u00f3ra) lub hydraulicznym (d%u00f3%u0142), przedstawiona na podstawie liczby zidentyfikowanych lokalizacji w poszczeg%u00f3lnych krajach. [7]www.cpi-worldwide.comNEWSLETTER