Wie werden Geotechnik-Labordaten mit KI-Methoden zur Risikoptimierung ausgewertet?

Die Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) zur Auswertung von Geotechnik-Labordaten und zur Optimierung von Risiken ist ein aufstrebendes Forschungsgebiet. Hier sind einige Ansätze und Quellen, die sich mit diesem Thema befassen:

1. **Maschinelles Lernen zur Vorhersage geotechnischer Parameter**:
- **Quelle**: Zhang, D., & Goh, A. T. C. (2016). "Multivariate adaptive regression splines and neural network models for prediction of pile drivability." *Geoscience Frontiers*, 7(1), 45-52. [Link](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S167498711500073X)

2. **Optimierung von geotechnischen Risiken mit KI**:
- **Quelle**: Shahin, M. A., & Jaksa, M. B. (2005). "Neural network prediction of pullout capacity of marquee ground anchors." *Computers and Geotechnics*, 32(3), 153-163. [Link](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0266352X04000812)

3. **Anwendung von Support Vector Machines (SVM) in der Geotechnik**:
- **Quelle**: Samui, P. (2008). "Support vector machine applied to settlement of shallow foundations on cohesionless soils." *Computers and Geotechnics*, 35(3), 419-427. [Link](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0266352X07000812)

4. **Fuzzy Logic und genetische Algorithmen in der Geotechnik**:
- **Quelle**: Goh, A. T. C., & Goh, S. H. (2007). "Support vector machines: Their use in geotechnical engineering as illustrated using seismic liquefaction data." *Computers and Geotechnics*, 34(5), 410-421. [Link](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0266352X07000312)

Diese Quellen bieten einen guten Überblick über die verschiedenen Methoden der künstlichen Intelligenz, die in der Geotechnik zur Auswertung von Labordaten und zur Optimierung von Risiken eingesetzt werden können.