岩土工程韌性的智能化設計

土力工程的固有挑戰，包括不同的岩土材料、地質作用及其非線性交互複雜。現時因氣候變化的影響、極端天氣事件越趨頻繁，令克服這些挑戰的難度增加。

此項目旨在訓練下一代精通機器學習的土力工程師，並組成一個跨學科、跨領域的團隊，在產業界與學術界之間築起橋樑。該團隊將通過創新的資料驅動方法，共同開發基礎設施設計的轉型方案，包括隧道、尾礦壩、人工斜坡和堤防，以及土質災害的監測和預測。

主要目標包括探索用於現場資料擷取的先進傳感器技術、利用生成式人工智能技術優化設計流程，以及實施物理信息神經網絡，藉由將物理原理整合至機器學習模型，以提升岩土工程模擬的準確性。

這項目著重於針對特定挑戰設計解決方案，量身打造機器學習方法，以解決隧道和尾礦壩等土工基礎設施建設和管理過程中遇到的工程問題。此外，亦會聚焦改善土地災害的監控和緩解，如山泥傾瀉和地震，從而提高安全性和效率。

透過採用這種跨層面的方法，這項研究的目標不僅是將機器學習應用於土力工程，還希望從根本上為土力工程引領革新，開創高效率、可持續和具韌性的新時代。

項目獲得歐盟與香港研究資助局研究合作計劃2024/25 的支持，與奧地利維也納自然資源與生命科學大學的岩土工程研究所（Institute of Geotechnical Engineering, BOKU）副所長Enrico Soranzo博士合作進行。歐盟與香港研究資助局研究合作計劃旨在推動歐盟與香港學者在兩地共同關注的領域上合作，以取得世界級的科學成果。