Đây là đề tài nghiên cứu của TS. Phạm Thái Bình cùng với các thành viên nhóm nghiên cứu mạnh GEOAI “Địa kỹ thuật và trí tuệ nhân tạo”, Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải thực hiện. Đề tài này phù hợp với định hướng của Bộ GTVT theo Quyết định số 2327/QĐ-BGTVT ngày 13 tháng 12 năm 2019 của Bộ trưởng Bộ Giao thông vận tải về việc ban hành Đề án Ứng dụng khoa học công nghệ ngành giao thông vận tải trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Nghiên cứu tập trung vào việc xây dựng một cách tiếp cận khoa học trong việc ứng dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để dự báo nhanh và chính xác các tham số sức chống cắt của đất (c,φ) là những tham số quan trọng được sử dụng trong các bài toán địa kỹ thuật.
Trí tuệ nhân tạo (AI), một trong những công nghệ cốt lõi của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 (Nguồn: https://mpbpo.vn/tri-tue-nhan-tao-ai-dang-phat-trien-nhanh-chong/)
Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo, một trong những công nghệ cốt lõi của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, đã và đang đươc áp dụng trong việc giải quyết rất nhiều các bài toán thực tế cuộc sống, trong đó có các bài toán liên quan đến lĩnh vực xây dựng công trình giao thông. Một trong những ứng dụng quan trọng của các kỹ thuật này là nhằm dự báo các đặc trưng tính chất của các kết cấu, vật liệu và các tham số về địa kỹ thuật sử dụng trong xây dựng công trình. Với việc sử dụng các thuật toán mềm và các công cụ toán tin, cách tiếp cận này có thể giải quyết được các bài toán phức tạp với nhiều tham số với số lượng mẫu lớn (BigDATA).
Trong nghiên cứu của đề tài, các thuật toán trí tuệ nhân tạo phổ biến như hệ thống suy luận mờ thích ứng (ANFIS) đã được áp dụng, kết hợp với các kỹ thuật tối ưu hóa như tối ưu hóa bầy đàn (PSO) và thuật toán di truyền (GA) để xây dựng các mô hình lai kết hợp như ANFIS-PSO và ANFIS-GA ứng dụng cho bài toán dự báo các tham số sức chống cắt của đất. Đề tài cũng bước đầu xây dựng được bộ cơ sở dữ liệu lớn bao gồm việc lựa chọn các tham số ảnh hưởng tới sức chống cắt của đất làm cơ sở xây dựng bộ tham số đầu vào cho mô hình dự báo. Kết quả nghiên cứu của đề tài cho thấy, năng lực dự báo của các mô hình được áp dụng là rất tốt, trong đó mô hình ANFIS-PSO là mô hình có năng lực dự báo cao hơn so với các mô hình còn lại (ANFIS và ANFIS-GA).
Nhìn chung, các mô hình trí tuệ nhân tạo (ANFIS, ANFIS-GA và ANFIS-PSO) được đánh giá là tiềm năng và hiệu quả trọng việc dự báo các tham số sức chống cắt của đất. Kết quả nghiên cứu của đề tài cũng làm cơ sở cho việc phát triển các công cụ phần mềm ứng dụng dùng cho các kỹ sư địa kỹ thuật trong việc dự báo nhanh, chính xác các tham số sức chống cắt của đất, tiết kiệm được chi phí tiến hành thí nghiệm và giảm thiểu được các sai số trong quá trình thí nghiệm.