Dans le cadre de la rentrée scolaire, TriDyme propose 5 projets de développement de l'Intelligence Artificielle dans le secteur de la Smart Construction pour les élèves de l'ESITC Paris.
\nL'Intelligence Artificielle et ses composantes plus spécifiques que sont le Machine Learning et le Deep Learning, peut être utilisé pour analyser des phénomènes particulièrement complexe pourvu qu'il y ait suffisament de données pour l'entraîner.
\nCes projets sont associés à des thématiques du secteur du BTP.
\nL’utilisation de capteurs IOT (Internet Of Thing - Internet des Objets) fournissent des données qui intégrées dans une maquette BIM permettent le suivi en temps réel du bâtiment afin de contrôler son efficacité énergétique.
\nLes données produites peuvent être exploitées ensuite par des algorithmes de Machine Learning qui permettent de faire de la maintenance prédictive.
\nLes projets:
\nLa Résistance à la Compression est l’une des propriétées les plus importantes du Béton. Elle nécessite des tests en laboratoire pour être déterminée.
\nBasé sur des bases de données d’essais réalisés en labo, on peut entraîner des algorithmes de Machine Learning pour prédire cette résistance à la compression.
\nLe projet:
\n\nLa classification des sols à partir des relevés par essai pressiométrique est un travail long et fastidieux.\nL’utilisation de l’IA peut aider le géotechnicien en se basant sur des bases de données de sols existants dans son travail.
\nLe projet:
\n\nLe calcul de béton précontraint conduit souvent à surdimensionner les éléments (section béton, nombre de câbles) afin d’être conservatif. L’IA dispose d’algorithmes permettant de faire de l’optimisation structurelle.
\nLe projet:
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