Loading...
Public Research Organization (Energy & Infrastructure Sector)•วิศวกรรม/ ปัญญาประดิษฐ์/ โครงสร้างพื้นฐานสาธารณะ
ระบบทำนายความเสี่ยงด้านเสถียรภาพความลาดชันโดยใช้ AI
การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์เพื่อประเมินเสถียรภาพและความเสี่ยงของพื้นที่ตั้งเสาสายส่งไฟฟ้าแรงสูง โดยใช้ Machine Learning วิเคราะห์ข้อมูลการจำลองทางวิศวกรรม เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจด้านความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐานระดับประเทศ
Engineering Risk Prediction Accuracy
Average ≈ 90% across AI models
Engineering Risk Prediction Accuracy
Average ≈ 90% across AI models
Validated Accuracy
Reduced computation time compared to traditional numerical analysis
Validated Accuracy
Consistent performance validated against PLAXIS and field data
Slope stability
Support for four slope stability conditions
ความท้าทาย
ระบุปัญหาและความต้องการ
โซลูชัน
ออกแบบและพัฒนา
ผลลัพธ์
ส่งมอบคุณค่า
Engineering Risk Prediction Accuracy
Average ≈ 90% across AI models
Validated Accuracy
Reduced computation time compared to traditional numerical analysis
Validated Accuracy
Consistent performance validated against PLAXIS and field data
Slope stability
Support for four slope stability conditions
ความท้าทาย
พื้นที่ตั้งเสาสายส่งไฟฟ้าแรงสูงมักอยู่ในบริเวณลาดดินที่มีความเสี่ยงต่อการพังทลาย การประเมินเสถียรภาพด้วยวิธีดั้งเดิมต้องใช้เวลาในการคำนวณสูง และไม่สามารถรองรับการวิเคราะห์สถานการณ์โหลดที่ซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว องค์กรต้องการระบบที่สามารถวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงวิศวกรรมได้อย่างแม่นยำ รวดเร็ว และอธิบายปัจจัยที่ส่งผลต่อความปลอดภัยของลาดดินได้อย่างเป็นระบบ
โซลูชันของเรา
ThinkSpace Technology ได้รับมอบหมายให้พัฒนาโมดูล Machine Learning Dynamic Correlation Matrix และ AI สำหรับคำนวณค่าความปลอดภัย (FS Score Weight) โดยใช้ข้อมูลจากภาคสนาม การทดสอบในห้องปฏิบัติการ และการจำลองเชิงตัวเลขจากโปรแกรม PLAXIS 2D โดยระบบประกอบด้วยโมเดล Machine Learning หลากหลายโมเดล เพื่อรองรับรูปแบบแรงกระทำที่แตกต่างกัน พร้อมระบบตรวจสอบคุณภาพโมเดล (Validation & QA Layer) และกลไกปรับปรุงโมเดลอัตโนมัติ (Active Retraining) โซลูชันทั้งหมดถูกติดตั้งในสภาพแวดล้อมแบบ Dockerized Local Secure Environment เพื่อรักษาความปลอดภัยของข้อมูลวิศวกรรมและผลการวิเคราะห์
เทคโนโลยีที่ใช้
Machine Learning (XGBoost, LightGBM, CatBoost)PLAXIS 2D Numerical SimulationDynamic Correlation MatrixPythonDockerized Local Secure EnvironmentFastAPI Backend
ผลลัพธ์ที่ได้
Engineering Risk Prediction Accuracy
Average ≈ 90% across AI models
Validated Accuracy
Reduced computation time compared to traditional numerical analysis
Validated Accuracy
Consistent performance validated against PLAXIS and field data
Slope stability
Support for four slope stability conditions
ผลสำเร็จหลัก
Accurate slope stability risk prediction using AI models trained on PLAXIS simulation data
Four specialized machine learning models supporting multiple load configurations (CU, UC, UU, CC)
Improved decision support for high-voltage transmission tower risk management
Explainable risk assessment through feature importance and correlation analysis
Secure offline deployment using Dockerized Local Secure Environment
พร้อมที่จะเริ่มโปรเจกต์ของคุณ?
ติดต่อเราวันนี้เพื่อพูดคุยว่าเราจะช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างไร