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Artificial Intelligence for the Built World
DOI:10.1016/j.aei.2025.104225.png)
摘要
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人工智能(AI)技术正在迅速改变建筑、工程和施工(AEC)行业。在本期特刊中,围绕“AI for the Built World”主题,收集了AI在AEC应用方面的前沿研究成果,涵盖八个关键主题:数字孪生与AI、基于AI的决策支持、自然语言处理(NLP)与远程感知、基于物理信息的AI、建筑能源与环境、基础设施规划与维护、语义模型生成以及AI在地基工程中的应用。在这些主题中,研究突出了显著进展。NLP和远程感知研究引入了用于AI辅助规划、法规文件数字化以及点云中高级对象检测的模型,适用于建筑信息建模(BIM)和质量评估等应用。数字孪生研究专注于建筑系统的实时异常检测、利用少样本学习(FSL)对机械、电气和管道(MEP)系统进行精细化的竣工建模,以及通过数据插补技术增强基础设施监测。此外,基础设施规划与维护部分展示了用于评估桥梁和道路的智能检测方法,而语义模型生成部分则展示了用于自动合规性检查(ACC)的AI框架,并通过集成大型语言模型(LLMs)和知识图谱来提升安全风险评估。最后,基于物理信息的AI和基于AI的决策支持提出了实时焊接缺陷检测以及用于结构优化和自动平面图设计的多智能体强化学习(MARL)等创新。
期刊
IF:
9.9
论文数:
4.1K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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Teclaw, W.; Tomczak, A.; Kasznia, M.; Luczkowski, M.; Labonnote, N.; Hjelseth, E. ContextNET-Contextual classification of building components using deep neural networks. Adv. Eng. Inform. 2025, 67, 103484. [Google Scholar] [CrossRef]Teclaw, W.; Tomczak, A.; Kasznia, M.; Luczkowski, M.; Labonnote, N.; Hjelseth, E. ContextNET-基于深度神经网络的建筑构件上下文分类。Adv. Eng. Inform. 2025, 67, 103484. [Google Scholar] [CrossRef]
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