L'Università Purdue e NSF lanciano un nuovo centro per l'expertise strutturale visiva
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La National Science Foundation sta collaborando con professori dell'Università Purdue e dell'Università di Houston per stabilire il Center for Visual Structural Expertise for Resilience (C-ViSER). Il centro mira a massimizzare le relazioni tra industria, governo e accademia favorendo partenariati attraverso un modello di Industry-University Cooperative Research Center (IUCRC). Il team di Purdue ha già fatto progressi in questo ambito, con lo sviluppo dello strumento Automated Reconnaissance Image Organizer (ARIO), che utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare e organizzare rapidamente grandi set di immagini architettoniche. Questo strumento può essere utilizzato per identificare potenziali debolezze nei progetti di costruzione e aiutare negli sforzi di risposta ai disastri. Il team di Purdue ha precedentemente collaborato con varie organizzazioni quali il Mid-America Earthquake Center e la NASA, e ha ricevuto finanziamenti dalla NSF per numerosi progetti relativi alle applicazioni dell'apprendimento automatico nell'ingegneria civile.La Scuola di Ingegneria Meccanica dell'Università Purdue ha recentemente annunciato una collaborazione tra la National Science Foundation (NSF) e un team guidato dai professori Shirley Dyke, Julio Ramirez e Thomas Hacker del dipartimento di informatica e tecnologia dell'informazione del Purdue Polytechnics. Lo sforzo congiunto mira a stabilire il Center for Visual Structural Expertise for Resilience (C-ViSER). Secondo Julia Davis, che lavora nel dipartimento di ingegneria meccanica, C-ViSER è un Industry-University Cooperative Research Center (IUCRC) progettato per migliorare le collaborazioni tra industria, governo e ricercatori accademici. Il centro opererà in due sedi, l'Università Purdue e l'Università di Houston, e un workshop è programmato per il 21-22 ottobre a Houston per promuovere gli obiettivi del centro e favorire partenariati tra industria e accademia. La base per C-ViSER è costruita sui progressi fatti dal team di Purdue, inclusa lo sviluppo dello strumento Automated Reconnaissance Image Organizer (ARIO).
ARIO utilizza algoritmi di apprendimento automatico per categorizzare efficacemente un gran numero di immagini in pochi secondi. Lo strumento è principalmente impiegato per la valutazione dei progetti architettonici e strutturali per identificare aree di vulnerabilità. Questi dati sono altamente applicabili in scenari di disastri naturali, e precedenti collaborazioni del team di Purdue includono partenariati con il Mid-America Earthquake Center, il Network for Earthquake Engineering Simulation (NEES) Network, il Natural Hazard Engineering Research Infrastructure (NHERI) Network, il Multi Hazard Engineering Collaboratory, Hybrid Simulation (MECHS) e la NASA. Hacker ha riconosciuto che, insieme al suo studente laureato Zhiwei Chu, ha collaborato a numerosi progetti finanziati dalla NSF con il team di Purdue nel corso di diversi anni, tutti mirati a scoprire nuove applicazioni dell'apprendimento automatico nel campo dell'ingegneria civile. Per la storia completa, si prega di consultare la fonte linkata di seguito. Fonte: [inserire qui il link alla fonte]
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