Machine Learning Methods in Geotechnical Engineering
Подход машинного обучения является областью искусственного интеллекта и основан на принципе, что машины могут получать данные, обучаться и предсказывать поведение на основе прошлых наблюдений из полученных данных. На этом вебинаре будет рассмотрена применимость различных методов машинного обучения в ряде задач геомеханики, таких как устойчивость склонов, несущая способность свай, динамическая пенетрация и прогнозирование свойств, присущих грунтам.
Статистические методы и искусственный интеллект (ИИ) использовались для прогнозирования поведения грунта во многих геотехнических приложениях. Тем не менее, с развитием больших данных и совершенствованием вычислительного интеллекта, модели ИИ оказались более успешными в прогнозировании по сравнению со статистическими моделями. Благодаря своей эффективности и надежности, методы ИИ привлекли определенное внимание для решения сложных проблем, где существуют сильно нелинейные отношения между влияющими параметрами.
Докладчик вебинара, ведущий - профессор Маджид Назем из Университета RMIT, Мельбурн, Австралия.