top of page

TechTalk #2

Khai thác sức mạnh Trí tuệ nhân tạo trong Xây dựng

    Năm 2024, VCJ bắt đầu đẩy mạnh vào mảng nghiên cứu học thuật, và do đó chuỗi Techtalk trực tuyến đã được đề xuất và đưa vào hoạt động với mong muốn chia sẻ kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu trong lĩnh vực xây dựng, cùng nhau trao đổi kiến thức cho những bạn đang công tác trong ngành xây dựng cũng như nâng tầm sứ mệnh của VCJ.
    Nối tiếp thành công của Techtalk 01 với chủ đề “Vững vàng giữa giông bão", với những kiến thức về mô phỏng gió bão được thảo luận sôi nổi. Lần này, VCJ tiếp tục giới thiệu Techtalk 02 với chủ đề “Khai Thác Sức Mạnh Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Trong Xây Dựng”. Trong bối cảnh cơn sốt về ứng dụng AI cho các lĩnh vực khác nhau vẫn còn tiếp diễn và chưa có hồi kết. Rất nhiều các nghiên cứu tận dụng sức mạnh AI vào ngành xây dựng, với mong muốn nâng cao hiệu quả làm việc, tiết kiệm thời gian, và giải phóng sức lao động,…, những năm gần đây đã được ghi nhận trên phạm vi toàn cầu.
    Khách mời trong Techtalk 02 lần này sẽ chia sẻ 2 bài báo cáo về ứng dụng AI trong 2 mảng lớn của ngành xây dựng là Kết cấu và Địa kỹ thuật. Thiết kế kết cấu sơ bộ và các vấn đề trong hố đào sâu sẽ được thảo luận, kết hợp cả 2 khía cạnh “kỹ thuật” và ứng dụng “trí tuệ nhân tạo”. Dưới đây là tóm tắt nội dung của 2 bài báo cáo với tiêu đề lần lượt là “Thiết kế sơ bộ kết cấu công trình bằng giải thuật di truyền” và “Ứng dụng tối ưu hoá trong hố đào sâu”:

    1. Thiết kế sơ bộ kết cấu công trình bằng giải thuật di truyền (ThS. Đặng Văn Hợi): Thiết kế sơ bộ công trình là một giai đoạn quan trọng trong quy trình thiết kế kết cấu vì kích thước sơ bộ, phương án kết cấu và vật liệu phải được quyết định trong thời gian rất ngắn. Tuy nhiên, không dễ để đánh giá nhiều giải pháp và chọn phương án hiệu quả nhất do nhiều điều kiện và ràng buộc thiết kế quan trọng. Nhóm nghiên cứu đã xây dựng phần mềm để tạo ra nhiều phương án sơ bộ bằng thuật toán Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II). Công cụ này sử dụng phương pháp tối ưu hóa với ba mục tiêu: chi phí xây dựng, không gian kiến trúc và phát thải Carbon. Các giải pháp đã được tính toán bằng cách sử dụng nhiều loại vật liệu (kết cấu thép, bê tông cốt thép, và vật liệu gỗ), kích thước lưới trục, loại sàn, hệ thống kết cấu và các loại móng. Nhìn chung, các tính toán thiết kế sơ bộ mất chưa đầy hai phút để đưa ra từ 20 đến 60 giải pháp tối ưu (về chi phí, không gian kiến trúc và lượng phát thải Carbon) được trình bày theo biểu đồ Pareto. Kết quả của nghiên cứu này có thể tác động tích cực đến ngành Xây dựng, cung cấp cho người dùng các hệ thống kết cấu bền vững và tiết kiệm chi phí với thời gian cần thiết cho giai đoạn thiết kế sơ bộ được rút ngắn.

    2. Ứng dụng tối ưu hoá trong hố đào sâu (TS. Tô Thanh Sang): Nghiên cứu này đề xuất một kỹ thuật mới để tiến hành phân tích ngược chuyển vị ngang của tường vây trong kết cấu đào sâu. Một quy trình để tự động khảo sát kết cấu ngầm được đề xuất bởi một thuật toán với sự kết hợp của thuật toán tối ưu hóa và phần mềm địa kỹ thuật PLAXIS ba chiều. Dựa trên các tham số được tối ưu hóa, chuyển vị ngang của tường vây được dự đoán tốt. Phương pháp này làm tăng độ tin cậy trong thiết kế công trình ngầm, dự đoán rủi ro, tiết kiệm thời gian và tiền bạc.

THÔNG TIN CHI TIẾT
  • Thời gian: 21:00 (Giờ Nhật Bản), 19:00 (Giờ Việt Nam), Chủ nhật, ngày 21/ 07/ 2024

  • Hình thức: Online (Zoom)

SPEAKER

TS. Tô Thanh Sang

  • Giảng viên tại Đại học Kiến Trúc Thành Phố Hồ Chí Minh

  • Tiến sĩ tại Ghent University – Bỉ

  • Lĩnh vực nghiên cứu: Địa kỹ thuật, Hố đào sâu, Quan trắc sức khỏe công trình 

  • Hướng tiếp cận: Trí tuệ nhân tạo, Phần tử hữu hạn, Thuật toán tối ưu hoá

Th.S.  Đặng Văn Hợi

  • Thạc sĩ tại Politecnico di Milano – Italy

  • Nhà sáng lập nền tảng web Cemcons.vn, công ty chuyên về giải pháp khoa học và phần mềm cho xây dựng

  • Civil Engineer tại Tecnoterra SA (Thuỵ Sĩ), tham gia vào các dự án xây dựng tại châu Âu

  • Hướng tiếp cận: ứng dụng Trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa công việc và học tập, phát triển ứng dụng web cho cộng đồng, Giáo dục trong ngành Xây dựng sử dụng công nghệ

Điều phối viên: ThS. Tô Thị Phương Anh

  • Thạc sĩ tại Yokohama National University – Nhật Bản

  • Nghiên cứu sinh tại Yokohama National University

  • Lĩnh vực nghiên cứu: Địa kỹ thuật xây dựng, Cải tạo đất nền

  • Hướng tiếp cận: Trí tuệ nhân tạo, Máy học (Machine learning)

Thành viên Ban điều hành VCJ: TS. Nguyễn Phạm Quang Vũ, TS. Nguyễn Thị Thảo Vân 

bottom of page