Machine learning in concrete durability: challenges and pathways identified by RILEM TC 315-DCS towards enhanced predictive models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This review provides an in-depth examination of machine learning applications in assessing concrete durability from 2013 to 2024, with a particular focus on critical degradation mechanisms, including carbonation, chloride-induced deterioration, sulfate attack, frost damage, shrinkage, and corrosion. It underscores the field’s heavy reliance on laboratory-based data and notes the limited use of field data and the scarcity of newly generated datasets. The review reveals that most studies utilize existing literature-based datasets, with few contributing novel data and limited open access to these databases, which hampers broader validation and application. The review classifies the features analyzed in studies into categories such as mixture proportions, engineering properties, exposure conditions, test parameters, and chemical compositions, highlighting a growing emphasis on chemical compositions. Modeling approaches are predominantly standalone, though ensemble and hybrid models are increasingly prevalent, with ensemble models showing particularly strong performance in recent years. High accuracy is observed across studies, with ensemble models, neural networks, and hybrid models leading in performance. Furthermore, the review stresses the growing importance of model explainability, noting that model-agnostic methods like SHAP are frequently used and that the focus on explainability has increased. To propel the field forward, the review advocates for the development of diverse new datasets that include both the chemical and physical properties of various mix ingredients and improved data-sharing practices. It recommends adopting a multi-task learning approach to simultaneously address multiple deterioration mechanisms, which can yield deeper insights and support the creation of more durable concrete structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».