На данный момент бетон является универсальным строительным материалом, но производство портландцемента, служащего основным компонентом бетона, вызывает значительные выбросы CO2. В качестве альтернативы предлагаются геополимеры, получаемые из отходов промышленности и обладающие высокой прочностью, которые смогут послужить заменой портландцементу. Однако, оптимизация свойств геополимеров требует сложных лабораторных экспериментов. Методы машинного обучения, включая глубокое обучение, могут помочь в прогнозировании прочности геополимеров.
Метельский М.С., Романов Р.Р. (науч. рук. Носенко Т.Н.) ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ГЕОПОЛИМЕРНОГО ЦЕМЕНТА // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13474