Использование машинного обучения помогает снизить риск разрушения бетонных конструкций.

Учёные из Университета Шарджи разработали модели машинного обучения для предсказания разрушения железобетонных конструкций. Бетон, широко используемый в строительстве, подвержен откалыванию из-за коррозии стальных секций. Модели предсказывают, когда и почему происходит откалывание, давая инженерам время для предотвращения этого.

В комплексном исследовании использовались статистические методы и машинное обучение для анализа факторов, влияющих на образование трещин, включая возраст, толщину, осадки, температуру и дорожное движение. Отслоение может привести к опасным последствиям, включая трещины и износ бетонных конструкций.

Доктор Гази Аль-Хатиб, ведущий автор исследования, отметил, что особое внимание уделялось изучению выбоин в непрерывно армированном бетонном покрытии (CRCP).