📍کاربرد هوش مصنوعی در طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها - بخش اول:
● بهینه‌سازی و طراحی سازه‌ها یک فرآیند پیچیده است که نیازمند تحلیل پارامترهای متعددی از جمله ابعاد، شکل، جنس متریال و نیروهای وارد بر سازه می‌باشد. بطور سنتی، این بهینه‌سازی به کمک روش‌های تحلیل عددی مانند تحلیل اجزاء محدود (FEM) انجام می‌شود که زمان‌بر و پرهزینه است.
● هوش مصنوعی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی تکاملی همچون الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با تقلید از فرآیند تکامل طبیعی یا تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده، به جستجوی ترکیب‌های مختلف پارامترهای طراحی می‌پردازند و می‌توانند به سرعت به بهینه‌ترین طرح‌ها دست یابند.
● برای پیش‌بینی رفتار سازه‌ها تحت شرایط مختلف (مانند زلزله، باد، بارگذاری‌های ناگهانی و غیره) نیاز به مدل‌های شبیه‌سازی پیچیده‌ای داریم. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) می‌توانند با استفاده از داده‌های تاریخی و تجربی، رفتار سازه‌ها را پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنند و به این ترتیب نتایج دقیقی برای پیش‌بینی آسیب‌ها و نقاط ضعف احتمالی در سازه‌ها ارائه دهند. برای مثال، یک شبکه عصبی می‌تواند آموزش ببیند که چگونه رفتار یک ساختمان را تحت تأثیر زلزله با شدت‌های مختلف پیش‌بینی کند و مشخص کند که کدام بخش‌های ساختمان دارای احتمال بیشتری برای خرابی هستند.
● یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در مهندسی عمران، حل مسائل پیچیده تحلیل سازه‌ای است که نیازمند محاسبات عددی سنگین و مدل‌سازی‌های پیچیده می‌باشد. هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر مدل‌های پیچیده سازه‌ای کمک کند. برای مثال، می‌توان از مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان جایگزین یا مکمل تحلیل‌های اجزاء محدود (FEM) استفاده کرد. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بطور خودکار ویژگی‌های مهم سازه‌ای مانند تنش و تغییرشکل را از روی داده‌های قبلی بیاموزند و در زمان تحلیل سازه‌ها، نتایج را با دقت بالا و در زمان کوتاه‌تری پیش‌بینی کنند. این امر می‌تواند به مهندسان اجازه دهد تا طرح‌های مختلف را سریع‌تر بررسی و ارزیابی کنند.
📍کاربرد هوش مصنوعی در طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها - بخش اول:
● بهینه‌سازی و طراحی سازه‌ها یک فرآیند پیچیده است که نیازمند تحلیل پارامترهای متعددی از جمله ابعاد، شکل، جنس متریال و نیروهای وارد بر سازه می‌باشد. بطور سنتی، این بهینه‌سازی به کمک روش‌های تحلیل عددی مانند تحلیل اجزاء محدود (FEM) انجام می‌شود که زمان‌بر و پرهزینه است.
● هوش مصنوعی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی تکاملی همچون الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm) و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با تقلید از فرآیند تکامل طبیعی یا تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده، به جستجوی ترکیب‌های مختلف پارامترهای طراحی می‌پردازند و می‌توانند به سرعت به بهینه‌ترین طرح‌ها دست یابند.
● برای پیش‌بینی رفتار سازه‌ها تحت شرایط مختلف (مانند زلزله، باد، بارگذاری‌های ناگهانی و غیره) نیاز به مدل‌های شبیه‌سازی پیچیده‌ای داریم. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) می‌توانند با استفاده از داده‌های تاریخی و تجربی، رفتار سازه‌ها را پیش‌بینی کنند. این مدل‌ها می‌توانند الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنند و به این ترتیب نتایج دقیقی برای پیش‌بینی آسیب‌ها و نقاط ضعف احتمالی در سازه‌ها ارائه دهند. برای مثال، یک شبکه عصبی می‌تواند آموزش ببیند که چگونه رفتار یک ساختمان را تحت تأثیر زلزله با شدت‌های مختلف پیش‌بینی کند و مشخص کند که کدام بخش‌های ساختمان دارای احتمال بیشتری برای خرابی هستند.
● یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در مهندسی عمران، حل مسائل پیچیده تحلیل سازه‌ای است که نیازمند محاسبات عددی سنگین و مدل‌سازی‌های پیچیده می‌باشد. هوش مصنوعی می‌تواند به تحلیل سریع‌تر و دقیق‌تر مدل‌های پیچیده سازه‌ای کمک کند. برای مثال، می‌توان از مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان جایگزین یا مکمل تحلیل‌های اجزاء محدود (FEM) استفاده کرد. مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بطور خودکار ویژگی‌های مهم سازه‌ای مانند تنش و تغییرشکل را از روی داده‌های قبلی بیاموزند و در زمان تحلیل سازه‌ها، نتایج را با دقت بالا و در زمان کوتاه‌تری پیش‌بینی کنند. این امر می‌تواند به مهندسان اجازه دهد تا طرح‌های مختلف را سریع‌تر بررسی و ارزیابی کنند.
But Telegram says people want to keep their chat history when they get a new phone, and they like having a data backup that will sync their chats across multiple devices. And that is why they let people choose whether they want their messages to be encrypted or not. When not turned on, though, chats are stored on Telegram's services, which are scattered throughout the world. But it has "disclosed 0 bytes of user data to third parties, including governments," Telegram states on its website. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. Unlike Silicon Valley giants such as Facebook and Twitter, which run very public anti-disinformation programs, Brooking said: "Telegram is famously lax or absent in its content moderation policy." If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. Telegram does offer end-to-end encrypted communications through Secret Chats, but this is not the default setting. Standard conversations use the MTProto method, enabling server-client encryption but with them stored on the server for ease-of-access. This makes using Telegram across multiple devices simple, but also means that the regular Telegram chats you’re having with folks are not as secure as you may believe.
from jp
