Phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo kết hợp mô phỏng ngẫu nhiên phục vụ dự báo và đánh giá rủi ro kết cấu – hạ tầng cảng biển

Đề xuất đề tài nghiên cứu khoa học new

Đề tài hướng tới phát triển một khung mô hình tích hợp giữa trí tuệ nhân tạo và mô phỏng ngẫu nhiên nhằm phục vụ dự báo đáp ứng kết cấu, đánh giá rủi ro theo xác suất và hỗ trợ ra quyết định trong thiết kế, khai thác và quản lý hạ tầng cảng biển.

Hạ tầng cảng biển và công trình ven biển thường chịu tác động đồng thời của nhiều yếu tố bất định như điều kiện địa chất, đặc tính vật liệu, tải trọng khai thác, mực nước, sóng, hoạt động của thiết bị và điều kiện vận hành. Trong thực tiễn thiết kế và quản lý hiện nay, các yếu tố này thường được giả định tĩnh hoặc chỉ được xem xét thông qua một số kịch bản rời rạc, do đó chưa phản ánh đầy đủ tính ngẫu nhiên và rủi ro hệ thống. Trong khi đó, các mô hình trí tuệ nhân tạo như ANN, RNN, LSTM, CNN-LSTM có khả năng học các quan hệ phi tuyến phức tạp, còn mô phỏng ngẫu nhiên Monte Carlo cho phép lượng hóa bất định đầu vào và xác suất vượt ngưỡng của các chỉ tiêu an toàn, khai thác.

Mục tiêu tổng quát của đề tài là xây dựng và kiểm chứng mô hình AI–Stochastic Simulation cho công trình cảng biển, trong đó mô hình AI đóng vai trò như một mô hình thay thế giúp dự báo nhanh đáp ứng hệ thống cho nhiều kịch bản đầu vào ngẫu nhiên. Đề tài tập trung vào các mục tiêu cụ thể gồm: xây dựng bảng đặc tả biến đầu vào với tên biến, đơn vị, miền giá trị và dạng phân phối xác suất; phát triển mô hình AI đa đầu ra để dự báo đồng thời nhiều chỉ tiêu đáp ứng; tích hợp các phân phối đầu vào như Uniform, Normal, LogUniform và Bernoulli để sinh kịch bản; đánh giá độ chính xác dự báo, xác suất vượt ngưỡng và mức độ rủi ro; đồng thời xây dựng công cụ phần mềm minh họa phục vụ nghiên cứu, đào tạo và chuyển giao.

Về phương pháp nghiên cứu, đề tài áp dụng quy trình gồm: xây dựng bảng phân phối đầu vào, sinh kịch bản ngẫu nhiên bằng mô phỏng Monte Carlo, chuẩn hóa dữ liệu, huấn luyện mô hình AI, dự báo đa đầu ra và đánh giá rủi ro thông qua các chỉ tiêu như MSE, RMSE, R², xác suất vượt ngưỡng và phân tích độ nhạy. Đối tượng nghiên cứu là hệ kết cấu – nền móng – tải trọng của công trình cảng biển, bao gồm bến, cọc, thiết bị và các yếu tố vận hành liên quan. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình hóa, dự báo và đánh giá rủi ro, không thay thế thiết kế chi tiết theo tiêu chuẩn mà đóng vai trò công cụ hỗ trợ phân tích và ra quyết định.

Tính mới của đề tài nằm ở việc đề xuất một khung tích hợp hoàn chỉnh giữa trí tuệ nhân tạo, bảng đặc tả biến đầu vào theo phân phối xác suất, mô phỏng ngẫu nhiên và đánh giá rủi ro cho hạ tầng cảng biển. Khác với nhiều nghiên cứu hiện nay chỉ tập trung vào một đầu ra đơn lẻ hoặc một kịch bản điển hình, đề tài hướng tới mô hình AI đa đầu ra, có khả năng xử lý nhiều biến bất định và hỗ trợ đánh giá đồng thời nhiều chỉ tiêu an toàn, khai thác.

Sản phẩm dự kiến của đề tài bao gồm báo cáo khoa học tổng hợp, phần mềm mô phỏng AI–Stochastic trên nền MATLAB hoặc Python, 01–02 bài báo khoa học, bộ dữ liệu và bảng phân phối chuẩn hóa, cùng tài liệu hướng dẫn sử dụng và chuyển giao. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa khoa học trong việc đóng góp phương pháp luận mới cho đánh giá rủi ro công trình cảng biển, đồng thời có ý nghĩa thực tiễn trong hỗ trợ thiết kế an toàn – kinh tế, quản lý khai thác hiệu quả và thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực cảng biển và hạ tầng hàng hải..

Bản demo mô phỏng xem tại đây link