Application of Artificial Intelligence (AI) in Civil Engineering

要約

ハードコンピューティングは一般に、問題の理想的な解決策を提供する正確なデータを扱います。
ただし、土木工学の分野では、他の分野の中でも、実際のシステムが継続的に変化しているため、必ずしもそうではありません。
ここに、土木工学の欠点を解決するために、ソフトコンピューティング方法と人工知能を探求する必要性があります。
人工ニューラルネットワーク（ANNS）、ファジーロジック、遺伝的アルゴリズム（ガス）、および確率的推論を含む高度な計算モデルの統合が、土木工学の領域に革命をもたらしました。
これらのモデルは、革新的なソリューションと改善された分析機能を提供することにより、多様なサブフィールドを大幅に進めています。
勾配安定性分析、ベアリング容量、水質と処理、輸送システム、大気質、構造材料などのサブフィールド。ANNSは非線形性を予測し、正確な推定値を提供します。
ファジーロジックは、効率的な意思決定プロセスを使用して、システムのより正確な評価を提供します。
最後に、ガスはモデルを最適化して（進化プロセスに基づいて）、より良い結果を得るために、確率的推論は統計的不確実性を低下させます。

要約(オリジナル)

Hard computing generally deals with precise data, which provides ideal solutions to problems. However, in the civil engineering field, amongst other disciplines, that is not always the case as real-world systems are continuously changing. Here lies the need to explore soft computing methods and artificial intelligence to solve civil engineering shortcomings. The integration of advanced computational models, including Artificial Neural Networks (ANNs), Fuzzy Logic, Genetic Algorithms (GAs), and Probabilistic Reasoning, has revolutionized the domain of civil engineering. These models have significantly advanced diverse sub-fields by offering innovative solutions and improved analysis capabilities. Sub-fields such as: slope stability analysis, bearing capacity, water quality and treatment, transportation systems, air quality, structural materials, etc. ANNs predict non-linearities and provide accurate estimates. Fuzzy logic uses an efficient decision-making process to provide a more precise assessment of systems. Lastly, while GAs optimizes models (based on evolutionary processes) for better outcomes, probabilistic reasoning lowers their statistical uncertainties.

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