- ソウル国立科学技術大学院は、建築材料の強度予測を正確に行うことを目的としたハイブリッド機械学習モデルを開発
- コンクリート充填鋼管（CFST）柱は、炭素繊維強化ポリマー（CFRP）で補強され、耐久性を高め、メンテナンスを減らすために人気がある
- 研究チームは、CTGANを使用して新しいデータを生成し、既存の実データの不足を補う
- Extra Trees（ET）技術とMoth-Flame Optimization（MFO）アルゴリズムを組み合わせてモデルを訓練・検証
- このハイブリッドアプローチによるモデルは、最高の経験モデルを超える優れた予測精度を示す
この研究は、建築物の安全性と耐久性向上に貢献する価値のある資産であり、CFRPで補強された構造物の構築と評価の向上に役立つと考えられます。
私の考え：この研究では、新しいデータ生成手法やハイブリッドアプローチを活用して、建築材料の強度予測に革新をもたらしています。モデルの性能が徹底的なテストと信頼性分析によって確認されていることから、建築業界における革新的なツールとして期待されます。
元記事: https://itbrief.asia/story/new-ai-model-enhances-durability-of-construction-materials