Hình ảnh về một cây cầu xe điện bị sập bắc qua Sông Elbe ở Dresden đã được nhìn thấy trên khắp thế giới vào tháng 9 năm 2024. Thật là một phép màu khi không có ai mất mạng—không giống như vụ sập cầu đường cao tốc ở Genoa năm 2018, khiến 43 người tử vong. Cả hai thảm họa đều không phải do tác động bên ngoài, mà là do các quá trình hư hỏng liên quan đến tuổi thọ của các công trình. Các quá trình này đã không được phát hiện và khắc phục kịp thời.
Các kỹ sư xây dựng của ETH Zurich đang phát triển các ứng dụng mới của trí tuệ nhân tạo có thể đánh giá độ an toàn về mặt kết cấu của cầu đường sắt. Tín dụng: Sophia Kuhn và Patankar Yamini / ETH Zurich
"Thụy Sĩ cũng đang phải đối mặt với tình huống mà một tỷ lệ đáng kể cơ sở hạ tầng của họ đang gần đến cuối thời hạn sử dụng theo kế hoạch và phải được kiểm tra và gia cố nếu cần thiết", Sophia Kuhn cho biết. "Chúng tôi đang phát triển một công cụ giúp duy trì hoạt động của cầu lâu nhất có thể và do đó tiết kiệm tài nguyên mà không phải chịu rủi ro tai nạn không cân xứng".
Kuhn là nghiên cứu sinh tiến sĩ trong nhóm do Walter Kaufmann, Giáo sư Kỹ thuật Kết cấu (Cấu trúc Bê tông và Thiết kế Cầu) của ETH đứng đầu. Luận án tiến sĩ của cô được đồng giám sát bởi Fernando Pérez-Cruz, Giáo sư Khoa học Máy tính của ETH và Giáo sư Michael Kraus từ TU Darmstadt. Nghiên cứu của Kuhn tập trung vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong xây dựng, đặc biệt là các thuật toán học máy.
Hợp tác với đồng nghiệp Marius Weber và Đường sắt Liên bang Thụy Sĩ (SBB), bà đã phát triển một mô hình AI cho "cầu khung cứng" - những cây cầu đường sắt đơn giản làm bằng bê tông cốt thép, đặc biệt phổ biến ở Thụy Sĩ và cho phép đường sắt đi qua phía trên hoặc phía dưới đường bộ hoặc vỉa hè chẳng hạn.
Thực tế chỉ cần chạm vào một nút, mô hình AI sẽ cung cấp đánh giá ban đầu về độ an toàn của kết cấu, qua đó dự đoán liệu một cây cầu có khả năng bị tĩnh điện hay không. "Do đó, có thể ưu tiên những cây cầu nào cần được đánh giá kết cấu mà không chậm trễ và có thể cần can thiệp về kết cấu", Kuhn cho biết.
Công trình này được công bố trên tạp chí Automation in Construction.
AI có thể đánh giá liệu các phân tích có hiệu quả hay không
Mô hình không chỉ cung cấp giá trị dự đoán về an toàn kết cấu mà còn chỉ ra giá trị này có đáng tin cậy hay không; nói cách khác, nó định lượng mức độ không chắc chắn của mô hình. Đặc biệt, nó cũng giúp đưa ra quyết định về cách tiến hành khi tiến hành đánh giá kết cấu của một cây cầu.
Các kỹ sư luôn thực hiện các phép tính ít nhiều phức tạp trên máy tính, nhưng có thể thực hiện bằng các phương pháp thông thường, mang lại kết quả với tương đối ít nỗ lực, hoặc bằng các phân tích tinh chỉnh, tốn nhiều thời gian và sức mạnh xử lý hơn và do đó tốn kém hơn, mặc dù chúng mang lại kết quả chính xác hơn và ít bảo thủ hơn.
"Thông thường, bạn không biết liệu có nên thực hiện những phân tích tinh chỉnh này hay không hay chúng chỉ là một khoản chi phí không cần thiết", Kuhn giải thích. "Công cụ AI của chúng tôi có thể đánh giá liệu các phân tích có khả năng hiệu quả hay không và liệu chi phí liên quan có đáng giá hay không".
Đường ống mô phỏng cung cấp dữ liệu bổ sung
Là cơ sở cho mô hình, các nhà nghiên cứu đã sử dụng danh mục các cầu khung cứng SBB. "Chúng tôi đã xem xét rất nhiều ví dụ—cách chúng được xây dựng, mức độ biến đổi của chúng—và phát triển một đường ống mô phỏng tham số dựa trên chúng", nhà nghiên cứu cho biết. Điều này tạo ra các cấu trúc ảo từ các thông số cầu khác nhau, tính toán mức độ sử dụng năng lực kết cấu và do đó tạo ra dữ liệu bổ sung.
Các nhà nghiên cứu đã xây dựng một mạng nơ-ron nhân tạo, một thuật toán học từ dữ liệu theo cách tương tự như não của chúng ta. Điều này đã tạo ra một mô hình dựa trên máy học cung cấp các dự đoán mong muốn cho nhiều cầu khung cứng hiện có, ngay cả khi chúng chưa được các chuyên gia hoặc đường ống mô phỏng tính toán.
"Chúng tôi đã xác thực mô hình của mình trên một tập dữ liệu thử nghiệm và đánh giá nó bằng các ví dụ cầu thực tế", Kuhn giải thích. "Mô hình thể hiện sự liên kết tốt và mức độ chính xác cần thiết cho SBB. Do đó, chúng tôi đã phát triển một nguyên mẫu ban đầu".
Bước tiếp theo là hợp tác với SBB để đảm bảo rằng các kỹ sư cầu có thể áp dụng mô hình vào thực tế, sau đó tạo điều kiện để mô hình được áp dụng rộng rãi hơn.
Trợ lý AI đảo ngược quá trình thiết kế
Trong một dự án thứ hai từ ghế Kaufmann, Kuhn đã làm việc với Giáo sư Michael Kraus và Trung tâm Khoa học Dữ liệu Thụy Sĩ về thiết kế cầu mới. "Mục tiêu của chúng tôi là phát triển một trợ lý AI tích cực hỗ trợ nhóm kỹ sư thiết kế cầu và đưa ra các cấu trúc tiết kiệm chi phí, bền vững nhất có thể mà không làm giảm sự an toàn", Kuhn giải thích.
Theo truyền thống, các kỹ sư phác thảo thiết kế cầu và sau đó sử dụng phần mềm tính toán thông thường để xác định độ an toàn của kết cấu, khả năng sử dụng, chi phí và các đặc điểm khác. Nếu các giá trị này không đáp ứng các thông số kỹ thuật, nhóm sẽ thay đổi thiết kế cho đến khi đạt được các mục tiêu của dự án—một quá trình dài mà thường không khai thác được nhiều tiềm năng.
"Trên thực tế, điều được ưa thích là đảo ngược quá trình này, nhưng điều đó không thể thực hiện được với phần mềm tính toán thông thường", nhà nghiên cứu cho biết. "Điều người ta muốn là nhập các mục tiêu dự án và điều kiện biên rồi sau đó nhận được các thiết kế đề xuất đáp ứng các thông số kỹ thuật này mà không cần phải lặp lại nhiều lần".
Trợ lý AI do các nhà nghiên cứu phát triển, sử dụng thuật toán AI "sinh ra", cho phép thực hiện chính xác điều đó. Nó không chỉ tăng tốc phương pháp tiếp cận về phía trước bằng cách đánh giá nhiều thiết kế khác nhau gần như theo thời gian thực mà còn chủ động tạo ra các thiết kế đáp ứng các ràng buộc và mục tiêu đã xác định.
Là một nghiên cứu điển hình để phát triển trợ lý AI của mình, các nhà nghiên cứu, hợp tác với đồng nghiệp Vera Balmer, đã sử dụng dự án cầu dành cho người đi bộ ở St. Gallen do công ty kỹ thuật Basler & Hofmann thiết kế cùng với Nau2 và dgj Landscapes. Cây cầu này, được gọi là cầu dành cho người đi bộ Wiborada, chạy qua một công viên ở phố cổ và nên tránh chạm vào bất kỳ cây nào được bảo vệ nếu có thể.
Trong quá trình làm việc cho dự án này, các nhà nghiên cứu ETH đã liên lạc với công ty kỹ thuật, công ty này rất ấn tượng với cách trình bày kết quả. Trợ lý AI đã đưa ra nhiều ví dụ về cầu có thể có và cũng thực hiện "phân tích độ nhạy" để chỉ ra thông số nào có ảnh hưởng lớn nhất đến tính an toàn của kết cấu theo tiêu chuẩn hoặc đến chi phí ước tính hoặc tính bền vững.
"Do đó, trợ lý AI hỗ trợ các kỹ sư nhưng không thay thế họ", Kuhn nhấn mạnh. Ví dụ, nếu trợ lý AI đề xuất một thiết kế, mặc dù không mong đợi, nhưng đáp ứng các thông số kỹ thuật về an toàn kết cấu và khả năng tương thích với môi trường, các kỹ sư vẫn phải đánh giá xem có thể xây dựng một cây cầu như vậy hay không và liệu nó có bền không.
"Chúng tôi không cung cấp giải pháp chỉ cần một cú nhấp chuột. Giải pháp luôn cần có sự tương tác giữa kỹ sư và AI", nhà nghiên cứu cho biết.
Bộ công cụ cho các mô hình AI được điều chỉnh
Xây dựng cầu không phải là ứng dụng tiềm năng duy nhất của các kỹ thuật học máy tiên tiến này. Cùng với các nhà nghiên cứu ETH khác từ Trung tâm khoa học dữ liệu Thụy Sĩ và chủ tịch kiến trúc Gramazio Kohler Research, nhóm nghiên cứu từ chủ tịch Kaufmann đã phát triển một bộ công cụ cũng giúp các kỹ sư và kiến trúc sư khác có thể sử dụng các thuật toán AI mà không cần kỹ năng lập trình chuyên sâu.
"Chỉ với một vài dòng mã, bộ công cụ nguồn mở của chúng tôi cho phép người dùng xây dựng cả mô hình chuyển tiếp và mô hình tạo sinh có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp, đa chiều trong kiến trúc, ngành xây dựng và hơn thế nữa", Kuhn giải thích. Điều này nhằm mục đích cung cấp hỗ trợ rộng rãi cho quy hoạch kinh tế và bền vững trong xây dựng.
"Trong lĩnh vực xây dựng, những cách tiếp cận này ít phổ biến hơn so với các ngành công nghiệp khác như kỹ thuật cơ khí", nhà nghiên cứu cho biết. "Vẫn còn tiềm năng đáng kể để đạt được hiệu quả và tính bền vững cao hơn khi sử dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu—và đó là mục tiêu của chúng tôi".
Mời các đối tác xem hoạt động của Công ty TNHH Pacific Group.
FanPage: https://www.facebook.com/Pacific-Group
YouTube: https://www.youtube.com/@PacificGroupCoLt
