Paper veröffentlicht im Journal of Automation in Construction

Unser Paper, Generative AI-augmented Offshore Jacket Design: Integrierter Ansatz für die Generierung gemischter tabellarischer Daten unter Knappheit und Ungleichgewicht“ wurde im Journal of Automation in Construction veröffentlicht.

Herzlichen Glückwunsch, Manolis!

In dieser Arbeit befassen wir uns mit den wichtigsten Datenherausforderungen im Ingenieurwesen, wie z. B. sparsity, imbalance und Komplexität von "mixed tabular data". Wir haben einen integrierten generativen Ansatz entwickelt, der Deep Learning mit einem multiobjektiven Evolutionsalgorithmus kombiniert, bei dem Struktursimulationen verwendet wurden, um die Generierung realistischer Offshore-Jacket-Designs zu steuern. Die von uns erstellten synthetischen Daten verbesserten die Leistung des ML-Modells bei nachgelagerten Vorhersageaufgaben erheblich und demonstrierten das Potenzial der generativen KI zur Unterstützung der technischen Entscheidungsfindung unter realen Einschränkungen.

Das Paper ist Open Access und unter diesem Link verfügbar