AI-Driven Predictive Models for Infrastructure Health Monitoring and Failure Prediction
Notice bibliographique
Résumé
I would like to start my paper with a focus on a rising concern. The concern is related to the infrastructure industry, which faces challenges due to aging infrastructure, urbanization, and environmental pressures. While traditional maintenance methods rely on occasional maintenance checks, AI-based predictive models utilize machine learning and structural health monitoring (SHM) to provide a comprehensive solution, detecting errors and predicting failures. The failure to detect the errors is clearly seen in the I-35W bridge collapse of 2007. Our article will dive deep to know the potential of AI in improving the infrastructure reliability in bridges, dams, and buildings in the United States, India, and Canada. We will use six case studies, like as the Golden Gate Bridge, Tehri Dam, and ConfederationBridge, to study the results of monitoring time, maintenance costs, and safety incidents. We will study the data integration, environmental variability, and regulatory hurdles as key challenges. Along with this, technical advancements such as deep learning and digital twins are also studied, based on their scalability and adaptability. Our study also covers the global application of AI technologies in civil engineering. This will help us to know about the future developments of generative AI and the integration with Internet of Things (IoT) technology. These topics play a major role in sustainable and great infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».