【2026年6月20日 公開】

オーストラリアなどの研究グループは、使用済み太陽光パネル（Solar Module Waste：SMW）をコンクリートへ有効活用するため、機械学習（XGBoost）と多目的最適化アルゴリズム（NSGA-II）を組み合わせた世界初の設計フレームワークを開発したと発表しました。

研究では、複数の実験データを学習したAIを用いて、「圧縮強度の最大化」「太陽光パネル廃材の利用量最大化」「セメント使用量の最小化」の3つを同時に最適化。その結果、太陽光パネル由来のガラス粉末をセメント代替材として活用することで、圧縮強度60MPa以上を維持しながらセメント使用量を最大45％削減できる可能性が示されました。

一方で、ガラスを骨材代替として大量に使用すると強度が低下することも明らかとなり、用途に応じた最適な配合設計の重要性が示されています。

世界では2050年までに約7,800万トンの使用済み太陽光パネルが発生すると予測されており、本研究はAIを活用した資源循環技術として、太陽光パネルリサイクルと建設分野の脱炭素化を両立する新たなアプローチとして期待されています。

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221450952600358X