یادگیری ماشین به طور فزاینده ای در زمینه مهندسی عمران برای بهبود کارایی، دقت و ایمنی در جنبه های مختلف ساخت و ساز و مدیریت زیرساخت استفاده شده است. برخی از کاربردهای کلیدی یادگیری ماشین در مهندسی عمران عبارتند از: نگهداری پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای پیش‌بینی عمر مفید باقی‌مانده اجزای زیرساخت، مانند پل‌ها، جاده‌ها و ساختمان‌ها استفاده کرد. این به برنامه ریزی و بودجه برای نگهداری و تعمیر کمک می کند، خطر خرابی های غیرمنتظره را کاهش می دهد و ایمنی مردم را تضمین می کند. مواد و کنترل کیفیت ساخت و ساز: یادگیری ماشینی را می توان برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ از سایت های ساخت و ساز، مانند تصاویر، فیلم ها و داده های حسگر، برای شناسایی عیوب و انحرافات از طراحی برنامه ریزی شده استفاده کرد. این به تضمین کیفیت مصالح و ساخت و ساز کمک می کند و خطر دوباره کاری پرهزینه و تاخیر را کاهش می دهد. تخصیص و زمان‌بندی منابع: یادگیری ماشینی می‌تواند برای بهینه‌سازی تخصیص منابع و زمان‌بندی در طول پروژه‌های ساخت‌وساز، با در نظر گرفتن عواملی مانند آب و هوا، در دسترس بودن مواد و نیروی کار استفاده شود. این به کاهش هزینه ها و بهبود کارایی پروژه کمک می کند. مدیریت بلایا و تاب‌آوری: یادگیری ماشینی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، مانند تصاویر ماهواره‌ای، رسانه‌های اجتماعی و پیش‌بینی آب‌وهوا، برای پیش‌بینی و واکنش به بلایای طبیعی، مانند زلزله، سیل و طوفان استفاده شود. این به بهبود انعطاف پذیری زیرساخت ها و جوامع در برابر چنین رویدادهایی کمک می کند. برنامه ریزی شهری و مدیریت ترافیک: یادگیری ماشینی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های ترافیکی، مانند تعداد وسایل نقلیه، سرعت و زمان سفر، برای بهینه سازی جریان ترافیک و کاهش تراکم استفاده شود. این به بهبود کارایی سیستم های حمل و نقل و کاهش اثرات زیست محیطی حمل و نقل کمک می کند. به طور کلی، کاربردهای یادگیری ماشین در مهندسی عمران متنوع و امیدوارکننده است و پتانسیل تغییر صنعت را با بهبود کارایی، ایمنی و پایداری دارد.