Meta, en colaboración con Amrize (spin-off norteamericano de Holcim) y la Universidad de Illinois Urbana-Champaign (UIUC), desarrolló un pipeline de IA para diseñar mezclas de concreto con menor huella de carbono y curado más rápido. En vez de patentar una “receta”, Meta abrió el modelo y el código (BoTorch, Ax y el repo SustainableConcrete) para que la industria lo replique. El caso ya pasó de laboratorio a obra en el data center de Rosemount (Minnesota). Engineering at Meta+1

¿Por qué esto importa?

El cemento aporta alrededor de 8% del CO₂ global. En construcción de data centers, el concreto suele ser el mayor contribuyente de “carbono incorporado”. Reducir su impacto sin sacrificar plazos es clave para descarbonizar a escala. Engineering at Meta+1

Quiénes lo lograron (crédito a los descubridores)

• Equipo de Meta: Julius Kusuma, Sebastian Ament, Eytan Bakshy y Rebeca Ayala (autores del artículo técnico de Meta). Engineering at Meta
• UIUC: grupo del Prof. Nishant Garg (contribución científica y ensayos de resistencia). Engineering at Meta+1
• Amrize: fabricante y proveedor de cemento y concreto (spin-off de Holcim, listado como AMRZ), socio industrial y ejecutor en planta y obra. Reuters+1

Cómo funciona la IA (sin humo)

El problema se modela como optimización multiobjetivo: fuerza a 1/3/5/28 días, velocidad de curado y huella de carbono (GWP).
La base es un modelo probabilístico que predice curvas de resistencia en el tiempo (no solo puntos sueltos), entrenado con datos de mezclas y SCM (escoria, fly ash). Luego se usa Bayesian Optimization (con BoTorch y Ax) para proponer nuevas composiciones y empujar la frontera de Pareto fuerza-CO₂. ar5iv+1

Herramientas open source

• BoTorch (optimización bayesiana) y Ax (experimentación adaptativa).
• Repositorio SustainableConcrete (MIT), con datos, notebooks y el paper “Sustainable Concrete via Bayesian Optimization”.
  Esto permite que ingenieros ajusten el modelo a áridos locales, relación agua-aglomerante y disponibilidad de SCM. GitHub+1

Del laboratorio a la obra

• Fase 1 (2022): Meta + UIUC demostraron que las fórmulas asistidas por IA reducían ~40% la huella de carbono manteniendo desempeño; se probó en colados del data center de DeKalb (IL) con Ozinga. cee.illinois.edu+1
• Fase 2 (2025): con Amrize y Mortenson, el mix optimizado se aplicó a escala en Rosemount (MN). Resultado: el concreto alcanzó 4,000 psi un 43% más rápido y redujo el CO₂ incorporado un 35% vs. referencia regional. enr.com

Nota IP: Meta abre el algoritmo y herramientas; Amrize posee la fórmula final de planta y la licencia para los proyectos de Meta. Es decir, se comparte la tecnología base, no una receta única. enr.com

¿Qué cambió en la “receta”?

El optimizador propuso reemplazar ~40% del cemento con mezcla ternaria (escoria + fly ash), ajustar aditivos policarboxílicos para hidratación rápida y fijar w/b según clima y madurez. El foco no fue solo resistencia, también acabado, trabajabilidad (slump) y planicidad —críticos para pisos de salas IT. enr.com+1

Impacto para dueños y constructores

• Calendarios: al ganar resistencia antes, se adelantan trades (instalación de racks/tuberías). enr.com
• Calidad de piso: el pipeline incluye pruebas de acabado y nivelación específicas para slabs de data center. Engineering at Meta
• Transparencia: se emitió EPD verificada para el mix de Rosemount y se promueven especificaciones por desempeño (no prescriptivas). enr.com+1

Retos (y cómo se están mitigando)

• Disponibilidad de SCM: la oferta de escorias/cenizas puede tensarse a 2050; se prueban arcillas calcinadas y harvested ash. enr.com
• Durabilidad a largo plazo: UIUC ensaya 56 y 90 días (sulfatos, etc.); indicadores iniciales, sin compromisos frente al control. enr.com

Checklist para replicar el enfoque en tu proyecto

1. Datos locales: inventario de materiales (cementos, SCM, áridos, aditivos) + curvas de resistencia históricas y EPDs. Engineering at Meta
2. Entrenar el modelo con tus restricciones (w/b, asentamiento, tiempos de desmoldeo). GitHub
3. Optimizar multiobjetivo con BoTorch/Ax y generar candidatos. Engineering at Meta
4. Validar en lab y en campo (cilindros 1/3/7/28 días + pruebas de acabado/planicidad). Engineering at Meta
5. Escalar y documentar: producir EPD, adoptar especificaciones por desempeño e impulsar compras verdes con iMasons/OCP. Engineering at Meta

Preguntas frecuentes

¿De verdad es open source?
Sí: BoTorch, Ax y el repo SustainableConcrete están abiertos; licencia MIT en el repo. GitHub

¿Quiénes son los autores del trabajo técnico?
Sebastian Ament, Andrew Witte (UIUC), Nishant Garg (UIUC) y Julius Kusuma. ar5iv

¿Se puede usar fuera de data centers?
El método es transferible: infraestructura, naves, pisos industriales; se adapta a materiales/región vía datos locales. ar5iv