人工智能简介及其目前如何被岩土工程师使用 计算岩土力学 2023年8月2日 浏览：1867 评论：1 收藏：3 技术邻 > 土木建筑 > 岩土工程 ,人工智能 在当今快节奏的世界中，许多工程师被迫寻找更高效的工作方式，这条rabbit hole往往引领我们开始探索人工智能和自动化来寻求答案。但是，接触这个话题可能会让你面临一个令人生畏的学习曲线，而我们中的许多人没有时间去克服它。在本文中，我们旨在为您简要介绍一些关于人工智能的高级概念。我们还将讨论一些关于如何在我们的产品Civils.ai中实施人工智能以及您如何开始研究如何将其应用到您的工作中。 首先，为什么人工智能变得越来越强大呢？ 摩尔定律，即芯片上的晶体管数量每两年翻倍一次的理论，对于人工智能不断增强的能力起到了重要作用。 高性能处理器和专用硬件，如GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元），可以加快和更高效地处理复杂的人工智能算法。这种增强的计算能力使得人工智能系统可以处理更大规模的数据集，训练更复杂的模型，并且执行以前难以想象的任务。 但是，人工智能到底是什么呢？ 简单来说，人工智能是开发能够表达推理、解决问题和创造力的系统，而不是通过硬编码脚本运行程序。在最好的情况下，这些系统可以处理和分析信息，从经验中学习，并根据识别的模式做出决策。 我们经常听到数据科学、机器学习和人工智能等话题被互换谈论，但让我们退后一步，解释一下它们的真正含义。 数据科学描述了包括人工智能、机器学习等概念在内的整个领域。将数据科学视为“通用工程”，而该领域中的深度分支学科相当于各种工程学科。人工智能是数据科学中的一个概念，我们通过训练计算机系统来展示推理和问题解决能力。机器学习是人工智能的一个概念，其中使用数据来寻找外推和预测。深度学习则是利用数据寻找更高层次含义的方法，最后神经网络是实现这些概念之一所使用的底层技术。您还可以看到下面关于人工智能研究不同分支，通常一个人工智能产品会在其解决方案中包含一个或多个这些领域，它们彼此独立，并且通常使用自己专门定制的技术来实现他们的解决方案。 以下详细介绍了人工智能技术的不同类型及其不同的应用场景。许多人工智能公司使用基本回归模型，这就是为什么有些公司可能在名称中带有“AI”，但表面上似乎没有明显使用任何人工智能技术的原因。通常情况下，这是因为这些公司在其应用程序中使用某种形式的线性回归分析，尽管世界上只有少数几家公司正在使用先进的回归模型（例如神经网络）和机器学习来构建他们的产品/服务（例如 信 用 卡欺诈检测）。 探索建筑行业中的人工智能 如果我告诉你们大多数工程师已经在今天的工作中使用人工智能的基础，该怎么办？特别是在岩土工程中，我们经常依靠经验数据来做出一些决策，对数据进行回归分析。 在岩土工程中，回归分析是一种统计技术，用于建立不同土壤特性和设计参数之间的关系。通过分析历史数据和实验结果，工程师可以开发回归模型来预测特定结果或根据已知因素估计未知的土壤特性。下面是一个简单回归模型的示例，该模型用于根据 RMR 估计开采洞穴的 standup time。 在工程领域中，碎片化的非结构化数据一直阻碍着更高级的人工智能应用。在Civils.ai，我们接受了这个挑战，帮助工程公司组织和结构化他们的数据，从而实现先进的人工智能应用程序的开发。 我们开始从岩土工程报告中提取和结构化数据，帮助工程师节省了繁琐的手动转录时间，并避免浪费他们在单调乏味的任务上发挥工程创新潜力。 Civils.ai创造了一个钻孔记录数字化工具，消除了对钻孔记录的手动转录需求。该系统能够自动将数据转换为AGS和Excel格式，简化流程并节省宝贵时间。 用于提取和结构化PDF数据的AI技术包括： 1 视觉智能技术：人工智能利用视觉智能技术，如计算机视觉，从视觉数据中提取和结构化信息。计算机视觉算法可以分析图像和视频，识别物体、字符和模式。在数据提取的背景下，人工智能可以自动从图像或扫描文档中提取相关信息，例如地质描述、厚度和坐标等。通过应用计算机视觉技术，人工智能系统可以高效处理大量的视觉数据，减少对手动干预的需求，并实现更快速、更准确的数据提取。 2 Transformer技术：Transformer已经成为各种任务的强大AI模型，包括语言处理和数据结构化。像流行的BERT（双向编码器来自Transformer）这样的Transformer模型具有理解文本数据中上下文和关系的能力。这使得它们在提取额外信息和结构化非结构化或半结构化数据方面非常有价值。例如，基于AI的系统可以分析报告、文章或文件中的文本，识别关键实体、关系和模式以提取有意义的见解。Transformers还可以帮助组织和结构化数据，实现高效的数据检索和分析。 通过应用人工智能和机器学习算法，工程师们可以自动化重复性任务、分析海量数据，并以更高的准确性和速度做出基于数据的决策。在未来几年中，由人工智能和机器学习推动的工程自动化将继续发展并塑造行业。以人为本的方式拥抱这些技术，并致力于道德实践，将开启新的可能性，增强协作，并为未来铺平道路，在那个时候，工程项目将更加高效、可持续且具有变革性。 Civils.ai上免费的工具，可以使用体验下。 文章来源：计算岩土信息
