کاربرد هوش مصنوعی در ارزیابی کیفیت خاک و مصالح ساختمانی : مروری بر روشها، کاربردها و چالش ها

ارزیابی دقیق و بهموقع کیفیت خاک و مصالح ساختمانی، نقشی حیاتی در تضمین ایمنی، پایداری و کارایی سازههای عمرانی ایفا می کند. روشهای سنتی ارزیابی، اگرچه ارزشمند هستند، اما اغلب با محدودیت هایی نظیر زمانبر بودن، هزینه بری، نیاز به نیروی متخصص و گاه تخریبی بودن همراه هستند. ظهور هوش مصنوعی (AI) و زیرشاخههای آن، به ویژه یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) ، چشمانداز جدیدی را برای غلبه بر این چالش ها و بهبود فرآیندهای ارزیابی کیفیت در مهندسی عمران گشوده است. این مقاله مروری، به بررسی کاربردهای متنوع هوش مصنوعی در ارزیابی کیفیت خاک و مصالح ساختمانی میپردازد. ابتدا، مبانی نظری و روش های کلیدی AI مرتبط با این حوزه، از جمله الگوریتمهای یادگیری ماشین، شبکه های عصبی عمیق و بینایی ماشین، تشریح می شوند. سپس، کاربردهای عملی AI در زمینه های مختلف، شامل پیش بینی مشخصات ژئوتکنیکی خاک، طبقهبندی انواع خاک، ارزیابی مقاومت و دوام بتن، تشخیص ترک و آسیب در مصالح، تحلیل دادههای حاصل از آزمون های غیرمخرب (NDT) و بهینه سازی طرح اختلاط مصالح، مورد بحث و بررسی قرار می گیرد. در ادامه، چالشهای پیش روی پیادهسازی گسترده این فناوری ها، نظیر نیاز به دادههای حجیم و باکیفیت، تفسیرپذیری مدل ها، مسائل اخلاقی و نیاز به استانداردسازی، تحلیل میشوند. در نهایت، روندهای آتی ت حقیق و توسعه در این حوزه، از جمله توسعه مدلهای ترکیبی، هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) ، ادغام با مدلسازی اطلاعات ساختمان (BIM) و اینترنت اشیاء (IoT) مورد بحث قرار گرفته و چشماندازی از آینده این فناوری تحول آفرین در مهندسی عمران ارائه میگردد. این مقاله با ا ستناد به پژوهشهای آکادمیک معتبر و با رعایت اصول نگارش علمی، تلاشی است برای ارائه تصویری کامل از وضعیت فعلی و آینده هوش مصنوعی در ارزیابی کیفیت خاک و مصالح ساختمانی.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، مهندسی عمران ، ارزیابی کیفیت ، خاک ، مصالح ساختمانی