論文の概要: Architectural Flaw Detection in Civil Engineering Using GPT-4

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20036v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 01:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:24.381490
• Title: Architectural Flaw Detection in Civil Engineering Using GPT-4
• Title（参考訳）: GPT-4を用いた土木構造物の欠陥検出
• Authors: Saket Kumar, Abul Ehtesham, Aditi Singh, Tala Talaei Khoei,
• Abstract要約: 本稿では,LLM GPT4ターボビジョンモデルによる設計段階におけるアーキテクチャ欠陥の検出の可能性について検討する。 本研究は,精度,リコール,F1スコアなどの指標を用いて,モデルの性能を評価する。 この調査結果は、AIが設計精度を大幅に改善し、コストのかかるリビジョンを削減し、持続可能なプラクティスをサポートする方法を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8463972278020965
• License:
• Abstract: The application of artificial intelligence (AI) in civil engineering presents a transformative approach to enhancing design quality and safety. This paper investigates the potential of the advanced LLM GPT4 Turbo vision model in detecting architectural flaws during the design phase, with a specific focus on identifying missing doors and windows. The study evaluates the model's performance through metrics such as precision, recall, and F1 score, demonstrating AI's effectiveness in accurately detecting flaws compared to human-verified data. Additionally, the research explores AI's broader capabilities, including identifying load-bearing issues, material weaknesses, and ensuring compliance with building codes. The findings highlight how AI can significantly improve design accuracy, reduce costly revisions, and support sustainable practices, ultimately revolutionizing the civil engineering field by ensuring safer, more efficient, and aesthetically optimized structures.
• Abstract（参考訳）: 土木工学における人工知能(AI)の適用は、設計品質と安全性を高めるための変革的なアプローチを示す。 本稿では,設計段階における設計上の欠陥を検出するための高度なLCM GPT4ターボビジョンモデルの可能性について検討する。 この研究は、精度、リコール、F1スコアなどの指標を用いてモデルの性能を評価し、人間の検証データと比較して、欠陥を正確に検出するAIの有効性を示す。 さらに、この研究は、負荷負担問題、物質的弱点の特定、ビルドコードへのコンプライアンスの確保など、AIの幅広い機能についても調査している。 この調査結果は、AIが設計精度を大幅に改善し、コストのかかるリビジョンを削減し、持続可能なプラクティスをサポートし、最終的にはより安全で効率よく、美的最適化された構造を確実にすることで、土木分野に革命をもたらすかを強調している。

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