1 Frage zu Risikooptimierung

Die Auswertung von Geotechnik-Labordaten mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) zur Optimierung von Risiken ist ein spannendes und wachsendes Forschungsfeld. Hier sind einige Ansätze und Quellen, die dir weiterhelfen können: 1. **Datenvorverarbeitung und Feature Engineering**: - Vor der Anwendung von KI-Methoden ist es wichtig, die Daten zu bereinigen und relevante Merkmale zu extrahieren. Dies kann durch Techniken wie Normalisierung, Skalierung und Auswahl relevanter Features erfolgen. 2. **Maschinelles Lernen und Deep Learning**: - Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) können verwendet werden, um Muster in den Geotechnik-Daten zu erkennen und Vorhersagemodelle zu erstellen. Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines (SVM) und neuronale Netze sind hierbei nützlich. 3. **Risikobewertung und Optimierung**: - KI-Modelle können zur Risikobewertung und -optimierung eingesetzt werden, indem sie Vorhersagen über potenzielle geotechnische Probleme machen und entsprechende Maßnahmen vorschlagen. 4. **Quellenangaben**: - Ein umfassender Überblick über die Anwendung von KI in der Geotechnik findet sich in der wissenschaftlichen Literatur. Hier sind einige relevante Quellen: - Zhang, D., & Goh, A. T. C. (2016). "Multivariate adaptive regression splines and neural network models for prediction of pile drivability." *Geotechnical and Geological Engineering*, 34(2), 579-588. [Link zur Quelle](https://link.springer.com/article/10.1007/s10706-015-9974-1) - Shahin, M. A., Maier, H. R., & Jaksa, M. B. (2001). "Artificial neural network applications in geotechnical engineering." *Australian Geomechanics*, 36(1), 49-62. [Link zur Quelle](https://www.researchgate.net/publication/228620206_Artificial_neural_network_applications_in_geotechnical_engineering) - Goh, A. T. C., & Zhang, W. (2012). "A hybrid neural network and genetic algorithm approach to the prediction of pile bearing capacity." *International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics*, 36(4), 499-517. [Link zur Quelle](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/nag.1012) Diese Quellen bieten einen guten Einstieg in die Thematik und zeigen, wie KI-Methoden in der Geotechnik angewendet werden können, um Risiken zu optimieren.