Kerman Qabaqcıl Sənaye və Texnologiya Universitetinin professor-müəllim heyətinin üzvü Məhəmməd Nəcəfzadənin tərcüməsi “Süni intellekt modellərindən istifadə edən körpü təməllərinin lokallaşdırılmış aşınması: həyata keçirilməsi və proqnozlaşdırılması” olan kitabı Amerika İnşaat Mühəndisləri Assosiasiyası (ASCE) tərəfindən nəşr edilib.
Kitabın ingiliscə adı belədir: Scouring at Bridge Piers Using Artificial Intelligence Models: Implementation and Prediction.
Kerman Qabaqcıl Sənaye və Texnologiya Universitetinin İctimaiyyətlə Əlaqələr Ofisinin şənbə günü verdiyi açıqlamaya görə, Nəcəfzadə Qabaqcıl Sənaye və Texnologiya Universitetinin İnşaat Mühəndisliyi və Geoloji Fakültəsinin Su Mühəndisliyi kafedrasının dosentidir.
O, bu kitabı körpü konstruktorları və sahə tədqiqatları və konsaltinq mühəndisliyi sahəsində fəal olan peşəkarlar, o cümlədən hidravlik və nəqliyyat mühəndisləri, eləcə də empirik tənliklərdən və dəqiq təxminlərə nail olmaq üçün süni intellekt modellərindən istifadə etməklə körpü dayaqlarının eroziyası sahəsində yeni imkanları araşdırmaq istəyən universitet professorları və aspirantlar üçün innovativ mənbə kimi tərtib etmişdir.
Bu kitabın müəllifi və Kerman Aspirantura Universitetinin professor-müəllim heyətinin üzvü bildirib: Beş fəsil və 336 səhifədən ibarət olan kitab körpü dayaqlarında yerli sürtünmə dərinliyini proqnozlaşdırmaq üçün 10 güclü süni intellekt (AI) modelinin imkanlarını araşdırır; AI modellərinin nəticələrinin fiziki uyğunluğunu da nəzərə alaraq.
O, deyib: Bu kitabda istifadə olunan süni intellekt modellərinə Gen İfadəsi Proqramlaşdırması (GEP), Təkamül Polinom Reqressiyası (EPR), Model Ağacı (MT), Çoxdəyişənli Adaptiv Reqressiya Spline (MARS), Dəstək Vektor Maşını (SVM), Ən Yaxın Qonşu (KNN) və Ansambl Öyrənmə modelləri daxildir.
Nəcəfzadə sözlərinin davamında deyib: Müxtəlif tipli qara qutu süni intellekt modelləri (məsələn, süni neyron şəbəkələri [ANNs]) müxtəlif şəraitlərdə (məsələn, yuxarı axın, yataq çöküntülərinin hərəkəti vəziyyəti və dayaq həndəsəsi) körpü dayaqları ətrafında yerli sürtünmə dərinliyini dəqiq proqnozlaşdırmaq üçün geniş şəkildə istifadə edilmişdir. Bu qara qutu modelləri praktik tətbiqlərdə zəif şərh olunur.
O, həmçinin vurğulayıb: Yerli təmizləmə məlumatlarının fiziki təfsiri mütəxəssislərə laboratoriya və sahə məlumatları ilə bağlı anlayışları nəzərə alaraq süni intellekt modellərindən əldə edilən empirik tənlikləri təmin etməyə kömək edə bilər. Təbii ki, süni intellektə əsaslanan empirik düsturlar daha mürəkkəb ifadələrə malik ola bilsə də, onlar ənənəvi tənliklərdən daha yaxşı şərh oluna bilər.
Kerman Qabaqcıl Texnologiya və Sənaye Təhsili Universitetinin professor-müəllim heyətinin əlavə olaraq bildirib: Bu kitab təmizlənmə məlumatlarını və AI model nəticələrini təhlil etmək üçün ən uyğun statistik meyarlardan istifadə edir və daha sonra ənənəvi əlaqələrlə effektiv keyfiyyət və kəmiyyət müqayisələri aparır. Ümumiyyətlə, süni intellekt modellərinin nəticələrini şərh etmək bacarığı son onilliklər ərzində elmi məqalələrdə tam işıqlandırılmayan mühüm tədqiqat aspekti hesab olunur.
Bu hesabata görə, Amerika İnşaat Mühəndisləri Assosiasiyası(ASCE) insanların sağlamlığını, təhlükəsizliyini və davamlılığını qorumaq üçün inşaat mühəndisliyi peşəsini inkişaf etdirməyi qarşısına məqsəd qoyan və jurnallar, kitablar şəklində elmi qaynaqlar təqdim etmək, təlim kursları vermək və elmi konfranslar keçirməklə dünyada inşaat mühəndisliyi sahəsində ən böyük peşəkar təşkilatdır.