論文の概要: Sustainable Concrete via Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18288v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 17:25:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 12:40:44.858027
• Title: Sustainable Concrete via Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: ベイズ最適化による持続可能なコンクリート
• Authors: Sebastian Ament, Andrew Witte, Nishant Garg, Julius Kusuma
• Abstract要約: 地球規模の二酸化炭素排出量の8%はセメントの生産による可能性がある。 そのため、低炭素コンクリート公式の発見は持続可能性にとって非常に重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.149122595744125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Eight percent of global carbon dioxide emissions can be attributed to the production of cement, the main component of concrete, which is also the dominant source of CO2 emissions in the construction of data centers. The discovery of lower-carbon concrete formulae is therefore of high significance for sustainability. However, experimenting with new concrete formulae is time consuming and labor intensive, as one usually has to wait to record the concrete's 28-day compressive strength, a quantity whose measurement can by its definition not be accelerated. This provides an opportunity for experimental design methodology like Bayesian Optimization (BO) to accelerate the search for strong and sustainable concrete formulae. Herein, we 1) propose modeling steps that make concrete strength amenable to be predicted accurately by a Gaussian process model with relatively few measurements, 2) formulate the search for sustainable concrete as a multi-objective optimization problem, and 3) leverage the proposed model to carry out multi-objective BO with real-world strength measurements of the algorithmically proposed mixes. Our experimental results show improved trade-offs between the mixtures' global warming potential (GWP) and their associated compressive strengths, compared to mixes based on current industry practices.
• Abstract（参考訳）: 世界の二酸化炭素排出量の8%は、データセンター建設におけるco2排出源でもあるコンクリートの主要成分であるセメントの生産に起因する可能性がある。 したがって、低炭素コンクリート式の発見は持続可能性にとって非常に重要である。 しかし、新しいコンクリートの公式を実験することは時間がかかり、労働集約的であるため、通常、コンクリートの28日間の圧縮強度を記録するのを待たなければならない。 これにより、ベイズ最適化(BO)のような実験的な設計手法が、強力で持続可能なコンクリート公式の探索を加速する機会を提供する。 ここでは 1) 実測値が比較的少ないガウス過程モデルにより, コンクリート強度を精度良く予測できるモデリング手順を提案する。 2【多目的最適化問題としての持続可能なコンクリートの探索】 3)提案したモデルを用いて,アルゴリズムにより提案した混合体の実世界強度測定を行う。 実験の結果, 地球温暖化ポテンシャル(GWP)と関連する圧縮強度とのトレードオフは, 現在の産業プラクティスに基づく混合よりも改善した。

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