夜雨聆风https://www.youtube.com/watch?v=yC2aVoGJYJ4
今天论坛的最后一位演讲者是来自Meta的Julius Kuma博士。他是一名研究科学家，致力于数据中心的可持续性研究。数据中心非常重要，因为它们支持我们的应用程序，如Facebook、Instagram、WhatsApp、Quest，数据中心也运行着互联网。他的一个工作例子展示在Tech Meta网站上，他与研究和行业专家合作，使用AI优化混凝土配方。他们开发了一种新的AI模型，可以优化混凝土混合物的可持续性和强度。在早期的现场测试中，碳排放减少了40%，而强度要求则超出了预期。如果成功，这项工作的影响可能远远超出数据中心建设，因为它更广泛地适用于一般建筑行业。
谢谢大家。感谢Nishan的邀请。现在是AI、可持续性和混凝土的好时机。我曾经住在波士顿，我的妻子曾在当代艺术博物馆工作。那时这里唯一的建筑就是博物馆，其他地方都是停车场。我常告诉从纽约来的人，你开车到这里，停车，然后乘红线到我家。现在你看不到任何东西，只有建筑物。混凝土仍然是其中的重要部分。现在是考虑可持续性的时候了。但我知道你们最关心的问题是，一个来自Meta的人在这里做什么，对吧？我会告诉你为什么。首先，我们对AI有一些了解，我们想帮助贡献。其次，数据中心非常重要，我们承诺到2030年实现净零排放。不幸的是，在数据中心建设中，混凝土是CO2排放的主要来源，我们希望能够减少它。事实上，直到去年，我们做了从摇篮到坟墓的计算，数据中心建设中的碳排放占30%。
对于这个观众来说，混凝土并不陌生。我们已经研究混凝土很长时间了。我们知道如何优化强度和成本，无论成本的形式是体积、重量、货币、铜、运输。最近，我们开始优化速度，因为我们想快速建造，想开始，想享受它。最后一个是可持续性。这是新的，这要求很多。我们对两个维度了解很多，还有两个相对较新的维度需要发现，以及随之而来的所有创新：新材料、新工艺、新水泥、新的一切。我们需要快速发现如何优化混凝土配方。这是一个困难的优化问题，我相信需要AI来加速这一过程，我们需要一起完成这项工作。
我们做了一些测试。你可能在图片中认出这个英俊的小伙子，因为我们对混凝土是新手，我们需要专家帮助我们了解如何帮助混凝土行业脱碳。我们从实验室测试开始，一些基本的AI，一些基本的数据，看起来不错。如此之好，我们能够说服我们的建筑合作伙伴和合作伙伴测试它们，我们基于我们与AI一起发现的配方建造了一个数据中心建筑。
让我们谈谈数据。数据和AI是密不可分的。不幸的是，如前所述，良好的系统化干净数据并不容易找到。所以现在AI必须做两件事：它必须能够从可用的数据资源中吸收，并且它必须同时学习和生成新的配方，然后可以进行测试，以便我们可以开发一个数据和AI和学习的管道。为此，它必须能够从两个竞争的目标中进行优化。我在学习什么吗？因为如果我想学习一些东西，我可能需要走得很远。也许我会犯错误，也许配方不会很好，但它会告诉我边界，而边界很重要。另一方面，我必须进行优化。我想优化可持续性，最小化GWP，优化28天，优化一天的速度。幸运的是，我们在这个领域做了一些工作。我们是PyTorch的粉丝。这是一个开源的AI机器学习平台，PyTorch中的BO代表贝叶斯优化，因为我们认为我们可以同时优化学习和我之前提到的KPI。随着时间的推移，AI变得越来越聪明，希望能获得更好的结果。这很重要，因为如前所述，我们有新的材料，它们往往是区域性的，我们需要了解我们想要应用公司的不同条件。
我们有一些看起来很有说服力的结果。我认为我们可以预测强度曲线。蓝色的是波特兰水泥，绿色的是替代20%的粉煤灰。正如你所期望的那样，由于缓慢释放固化，强度更大。贝叶斯优化的好处是它随着时间的推移而改进。所以让我们一次看几个KPI：28天强度，结构强度要求，对吧？你必须满足这个要求。让我们看看GWP，我道歉，这个AI只想通过最大化值来优化，所以你只需翻转GWP的符号，得到负GWP。右侧更可持续。同时，让我们也看看一天的强度，左侧。
所以我们从一些人类来源的数据开始，批次一和二。AI生成批次三，在实验室测试，反馈，然后我们进入批次四，批次五。正如你所看到的，随着时间的推移，你会得到越来越多的数据点，向右上方移动，这意味着更强、更快、更可持续。我们使用的工具箱的好处是你还可以了解权衡空间的情况，而不是进行许多许多测试而不知道是否达到了极限，这个AI可以告诉你在某些约束下可以实现什么。例如，你可以说，我希望水与粘结剂的比例大于0.2，因为我希望它更容易使用。我希望它大于0.35，因为我希望它更容易流动。然后我可以更快地完成事情。我可以得到一个甜甜圈。也许我可以去除一些材料。如果这个地方没有粉煤灰？季节不对。也许没有矿渣？也许不同种类的矿渣。我可以得到这些答案，也许将其纳入设计阶段，纳入运营规划阶段。
所以这里有一件事我想听听你的反馈：如果我们让AI变得可访问呢？我认为这很重要，因为如前所述，有很多新材料被发现，新工艺，新事物，这很棒。但最终，它们都需要转化为实际的混凝土配方，以便在操作约束、供应链约束、成本和其他目标下实用。如果我们可以提供基本的参考配方呢？另一方面，如果我们将AI集成到设计和施工工作流程中呢？今天我认为可以有更多的AI和数据结合在一起，这是一个重要的考虑因素。如果有基本的免费数据，也许也可以有高级数据，供那些愿意投资将AI整合到他们操作方式中的人使用，也许这些是与AI和混凝土可持续性兼容的方法。最后，我们希望让创新变得可访问。我们刚刚开源了基本的AI预训练和一些基本数据，你可以在Google上搜索到它。顺便说一句，我们喜欢Google，他们是我们的朋友。我们刚刚在NeurIPS上发表了一篇关于这方面的论文，如果你想知道，可以在arXiv上找到。我期待着讨论，非常感谢。
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