木造構造物の損傷蓄積を機械学習で予測（中国）【AI論文】

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中国・上海にある同济大学のLiら研究者は、木材の損傷蓄積効果を予測する際に発生するモデリングの難しさに着目し、新しい損傷蓄積モデルを機械学習を用いて実現する方法を提案した。

その研究のポイントはこうだ。

✔️課題
木材の損傷蓄積効果を予測するに際して、パラメーターを均整化するためにはかなりの時間を要しているため、新しい手法を提案する。

✔️解決手法
長期実験データをインプットとして、ニューラルネットワークのラベルづけを行うことで従来に比べて容易に予測処理を行うことが可能となった。

✔️結果
機械学習の採用により、木材損傷の予測モデルはより早く最適なケースを発見するに至った。複雑な土木問題のモデル予測として今後の発展が期待される。

では研究の詳細を見てみよう。

木材の損傷データの標準化に課題あり

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