Chi tiết bài báo

Tóm tắt: Nghiên cứu này nêu tổng quan vai trò của mô hình gần đúng (surrogate models) trong phân tích độ tin cậy và rủi ro công trình chịu tác động động đất, gió và đa hiểm họa. Mô hình gần đúng giúp giảm đáng kể chi phí tính toán so với mô phỏng trung thực cao, mà vẫn duy trì được độ chính xác cần thiết. Các phương pháp tiêu biểu như Kriging, Gaussian Process, mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và Polynomial Chaos Expansion (PCE) được phân tích chi tiết. Ngoài ra, những thách thức hiện tại như độ tin cậy của dữ liệu huấn luyện, tính phi tuyến và sự bất định đa chiều cũng được nêu rõ. Cuối cùng, nghiên cứu đề xuất định hướng tích hợp mô hình gần đúng với trí tuệ nhân tạo và tính toán hiệu năng cao, góp phần phát triển hạ tầng bền vững trong tương lai.