Meta가 BOxCrete AI 모델과 Rosemount MN 데이터센터 기반 콘크리트 배합 최적화 데이터를 오픈소스로 공개하며 미국산 시멘트 사용률 확대를 지원한다

Context

미국 연간 시멘트 소비량의 약 20~25%를 수입에 의존하고 있으며, 전통적 콘크리트 배합 설계는 실험室的 시행착오와 엔지니어 직관에 크게 의존한다. 이 방식은 새로운 배합 개발 속도가 느리고 비용이 많이 드는 구조적 한계가 있다.

Technical Solution

• BOxCrete → 베이지안 최적화 기법으로 콘크리트 배합 자동 설계 모델 제공
• 노이즈가 많은 실험 데이터에 대한 강건성 향상
• 슬럼프(slump) 예측 기능 추가로 콘크리트 작업성 지표 자동 산출
• Rosemount MN 데이터센터 배합 최적화 과정에서 수집한 기반 데이터 공개
• 기존 워크플로우 유지한 채 AI 최적화 도구 통합 가능한 설계

Impact

Amrize와 협력하여 미국 시멘트 라벨 제품 양산 단계 적용 중

Key Takeaway

AI 기반 베이지안 최적화는 실험 횟수를 줄이면서도 다양한 시멘트 화학 특성 대응 배합을 빠르게 탐색할 수 있어 미국산 소재 전환 장벽을 효과적으로 낮춘다