コンクリート科学における機械学習：アプリケーション、課題、およびベストプラクティス

要約 コンクリートは最も広く使用される建設材料であり、人間の発展と切り離せない関係があります。コンクリート科学における概念的および方法論的な進展にもかかわらず、目標特性のためのコンクリート配合は、セメント系システムの複雑さが増すにつれて依然として困難な課題です。複雑なタスクに自律的に取り組む能力を持つ機械学習（ML）は、コンクリート研究においてその変革的な可能性を示しています。コンクリート混合設計におけるMLの急速な導入を考慮すると、この新たな計算分野における方法論的制限を理解し、ベストプラクティスを策定する必要があります。ここでは、MLがコンクリート科学に与えた肯定的な影響のある分野を検討し、MLアルゴリズムの実装、応用、および解釈について包括的に議論します。最後に、コンクリートコミュニティがMLモデルの能力を完全に活用するための今後の方向性を概説します。