Von der Vorhersage von Schlaglöchern bis hin zur Gestaltung haltbarerer Beton ist künstlicher Intelligenz den Weg für die intelligentere Infrastruktur, sagt ein Forscher der Universität von Mississippi.
Ali Behnood, Assistenzprofessor für Bauingenieurwesen, hat diesem Studienbereich mehr als 10 Jahre lang gewidmet. Er hat zu mehr als 60 veröffentlichten Forschungsartikeln über die Rolle der künstlichen Intelligenz bei einer nachhaltigen Infrastruktur beigetragen.
„Das Ziel unseres Teams im NextGen -Infrastrukturlabor ist es, die nächste Generation nachhaltiger und belastbarer Infrastruktur zu bewegen“, sagte er.
„Wir versuchen, den Einsatz von recycelten Materialien, industriellen Nebenprodukten, erneuerbaren Ressourcen und alternativen nachhaltigen Materialien beim Bau zu optimieren und gleichzeitig nicht nur die körperlichen Kosten, sondern auch die Arbeitskosten, die Energiekosten, die Kosten für die Umweltauswirkungen und die Kosten für Lebenszyklus-Wartungskosten zu senken Also.“
In einer seiner jüngsten Veröffentlichungen, Behnood und Abolfazl Afshin, ein Doktorand von Ole Miss im Bauingenieurwesen, testeten verschiedene Fähigkeiten der künstlichen Intelligenzalgorithmen, um vorherzusagen, wie gut Assphaltpflaster mit zurückgeforderten Asphalt -Pflastermaterialien gut aufgehoben werden konnten.
Wenn Wasser in Asphalt sickert, kann es die Bindungen brechen, die die Materialien zusammenhalten. In seinem geschwächten Zustand ist der Asphalt mit größerer Wahrscheinlichkeit, dass es knackt oder auf andere Weise scheitert, sagte Afshin.
„Wir haben uns auf Feuchtigkeitsschäden konzentriert, was eines der kritischsten Probleme bei Asphaltpflaster ist, insbesondere für nasse und kalte Regionen, da es zu einer Vielzahl von Belastungen wie Stripping, Schlaglöcher und Knacken führt“, sagte er. „Wir haben die Wirksamkeit von vier verschiedenen Algorithmen für künstliche Intelligenz bei der Vorhersage von Feuchtigkeitsschäden in Asphaltmischungen bewertet, die Materialien (zurückgewonnene Asphaltpflaster) enthalten.
„Wir fanden heraus, dass diese Algorithmen in der Lage sind, Feuchtigkeitsschäden in Asphaltmischungen mit hoher Genauigkeit effektiv vorherzusagen. Auf der Grundlage dieser Ergebnisse können wir die Materialauswahl optimieren und die Ausfallwahrscheinlichkeit im Lebenszyklus des Pflasters vorhersagen.“
Die staatlichen und lokalen Regierungen gaben im Jahr 2021 mehr als 206 Milliarden US -Dollar für die Aufrechterhaltung der Straßen des Landes aus, und das Verkehrsministerium im Jahr 2023 meldete eine Reparatur und Wartung von fast 1 Billionen US -Dollar für Straßen und Brücken. Die Optimierung von Asphaltmischungen kann die Wartungskosten senken und die Lebensdauer dieser Straßen verlängern.
Die Bestimmung der besten Mischung aus zurückgewonnenen Asphaltpflaster und anderen Materialien, die feuchten und kalten Wetterbedingungen ohne künstliche Intelligenz standhalten könnten, wäre ein unglaublich zeitaufwändiger und kostenintensiver Prozess, sagte Behnood.
„Algorithmen auf künstlicher Intelligenz basieren auf einer kostengünstigen und effizienten Alternative zu traditionellen, zeitaufwändigen und energieintensiven Laboransätzen“, sagte er.
Jedes Unternehmen, das eine nachhaltigere, kostengünstigere Infrastruktur entwickeln möchte, kann mit dem entwickelten Verfahren, das das Team von Behnood entwickelt hat, beginnen, sagte er.
„Die Ergebnisse all dieser Studien können von praktizierenden Ingenieuren, vom Ministerium für Verkehr, Bundesbehörden, privaten Sektoren-wer auch immer in diesem Bereich-verwendet werden, um sich in Richtung nachhaltiger, kostengünstiger Ansätze im Design zu bewegen“ sagte. „Die Tools, die wir entwickeln, können von allen praktizierenden Ingenieuren verwendet werden.“
Neben der Vorhersage des potenziellen Versagens von Bürgerstätten können viele andere Aspekte der Infrastruktur durch die Verwendung künstlicher Intelligenz und maschinelles Lernen, von der Gestaltung besserer Brücken und Straßen bis hin zur Abfallwirtschaft und Überwachung von Eisenbahnen für Fehler oder Breakages, optimiert werden, sagte Behnood.
„KI kann auch eine entscheidende Rolle bei der Widerstandsfähigkeit und des Risikomanagements von Katastrophen spielen“, sagte er. „Im Falle von Katastrophen oder Naturgefahren wird die Evakuierung kritisch, und KI kann optimierte Routen identifizieren, die auf verschiedene Evakuierungsszenarien zugeschnitten sind, um Effizienz und Sicherheit zu gewährleisten.“
„Es gibt so viele Beispiele dafür, wie wir KI für Nachhaltigkeit in allen Elementen der Konstruktion und Infrastruktur verwenden können. Dies ist ein riesiges Gebiet, und wir tun unseren kleinen Teil in diesem riesigen Gebiet, um sich in Richtung Nachhaltigkeit zu bewegen und der Gesellschaft zu helfen.“
