迈向完全数据驱动的岩土工程：来自材料信息学的经验
机器学习
2023-12-04 v1 机器学习
摘要
本文借鉴材料信息学的成功经验，阐明了将数据驱动方法整合到岩土工程中所固有的挑战与机遇。讨论强调了土壤复杂性、非均质性以及缺乏全面数据的 intricacies，凸显了社区驱动数据库倡议和开放科学运动的迫切需求。通过利用深度学习的变革力量，特别是在从高维数据中提取特征以及迁移学习的潜力方面，我们设想岩土工程领域向更具协作性和创新性的范式转变。本文以前瞻性的立场作结，强调大型语言模型等先进计算工具在重塑岩土工程信息学方面带来的革命性潜力。
引用
@article{arxiv.2312.00581,
title = {Pathway to a fully data-driven geotechnics: lessons from materials informatics},
author = {Stephen Wu and Yu Otake and Yosuke Higo and Ikumasa Yoshida},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.00581},
year = {2023}
}