Искусственный интеллект для стойкого бетона обучили ученые Красноярска

Изображение: © Красная Весна
Образцы серобетона и сероасфальтобетона
Образцы серобетона и сероасфальтобетона

Модель машинного обучения для композиции дорожного бетона улучшенных характеристик разработана в Сибирском федеральном университете. Результаты опубликованы в научной статье Journal of Building Engineering.

Модель создана на основе 48 экспериментальных наборов, содержащих данные технологическом процессе производства бетона, его механических свойствах, особенно динамика набора прочности. Рассматривались различные заполнители из 5 различных месторождений.

Анализ корреляций показал, что машинное обучение наиболее пригодно для описания данных, а именно метод случайных деревьев и деревьев решения.

Ученые ожидают, что в условиях Крайнего Севера созданная модель будет эффективнее метода проб и ошибок и позволит предсказывать свойства бетона, его морозостойкость и прочность.

Комментарии
АП

Александра Пахмутова 14:14 13.07.23

Этот метод можно назвать прогнозным и корректировать его логику за счет выявления неучтенных факторов, находящих отражение в явлениях и фактах, где прогноз не сбывается.

Обсудить в комментариях