|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Application of large language models in sustainable structural engineering: Performance and potentialстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 4 марта 2026 г.
- Авторы: Shuoting Xiao, Fomin Nikita Igorevich, Khvostunkov Kirill Anatolievich, Yang Hao, Liu Chong
- Журнал: E3S Web of Conferences
- Том: 670
- Год издания: 2025
- Издательство: EDP Sciences
- Местоположение издательства: France
- Первая страница: 05007
- Последняя страница: 05007
- DOI: 10.1051/e3sconf/202567005007
- Аннотация: This study evaluates the potential of generative artificial intelligence (AI) large language models (LLMs) in optimizing structural analysis for sustainable construction. The research compares the accuracy, computational efficiency, and reasoning capabilities of six prominent LLMs, including ChatGPT-o1-preview, Claude-3-Opus-200k, and Gemini-1.5-pro, in solving various civil engineering problems. The findings highlight LLMs' potential to enhance energy-efficient building designs, reduce material consumption, and improve structural safety assessments. While their direct application in structural analysis remains in early development, AI-driven approaches show promise in optimizing resource use, supporting sustainable urban development, and mitigating environmental impact in construction engineering.
- Добавил в систему: Хвостунков Кирилл Анатольевич