關于ChatGPT 在大壩安全評估中的應用探討

□張 鵬

隨著我國水利水電工程建設發(fā)展,大壩安全評估工作越來越重要，傳統(tǒng)的大壩安全評估依賴于專家的經驗與判斷,而人工智能技術的發(fā)展為大壩安全評估工作帶來新思路。ChatGPT 是一種基于Transformer 的大型語言模型,能夠對復雜的輸入文本生成連貫且相關的輸出,在工程領域展示出較大應用潛力?，F(xiàn)介紹ChatGPT 模型的基本原理與結構，論述ChatGPT 模型在大壩安全評估中的應用,生成大壩風險評估方案、識別大壩潛在風險以及優(yōu)化監(jiān)測點布置,探討ChatGPT 模型在應用中面臨的數據質量、專業(yè)知識表達和結果可解釋性等問題,并對下一步工作進行展望,以期通過提高數據質量、加入專家知識與解釋模塊來優(yōu)化ChatGPT 模型,實現(xiàn)大壩安全評估的智能化。

1.ChatGPT 模型簡介

ChatGPT 是 基 于Transformer 架 構的神經網絡語言模型,通過注意力機制捕捉語言的關系與依賴性，在大規(guī)模英文文本進行訓練,目標是最大化文本序列的概率（最大化生成文本序列的概率）,獲得較強的語言表達能力與理解力。訓練結束后,ChatGPT 模型可以對新的輸入文本生成相關且語義連貫的回復,用于會話系統(tǒng)與自然語言處理。

ChatGPT 模型包含輸入端Encoder和輸出端Decoder,每層都有Multi-Head Attention 和Feed Forward Network,其中Attention 機制實現(xiàn)了序列建模,可以獲取輸入序列各個元素間的依賴關系,Encoder 負責將輸入編碼,Decoder 層則解碼生成輸出。該結構使ChatGPT 模型具有較強的序列建模能力,可用于生成連貫的長文本，回答復雜的問題。

ChatGPT 模型通過讀取并理解大量文本,掌握了語言的特征、語義與關系,能作出符合語境的回復,這為其在專業(yè)工程領域的應用奠定了基礎。但由于領域知識的局限,ChatGPT 模型在專業(yè)工程應用中還面臨數據質量與知識表達的問題,需要大量實際數據與專家知識的支持與補充。

2.ChatGPT 在大壩安全評估中的應用

大壩安全評估作為確保大壩安全運行的重要手段,需要生成風險評估方案、識別潛在風險以及對監(jiān)測系統(tǒng)進行優(yōu)化等一系列工作。這些工作往往需要專家團隊投入大量時間與精力,且操作過程較為繁瑣。ChatGPT 模型可以理解大壩的設計資料、地質條件報告與日常監(jiān)測數據,并結合專業(yè)知識自動生成相關方案或檢查內容,從而實現(xiàn)大壩安全評估工作的智能化與精細化。

2.1 生成大壩風險評估方案

高質量的大壩風險評估方案需要由專家團隊經過深入分析與論證后提出,這需要較長時間與較高人力成本，ChatGPT 模型可以結合大壩各類數據與知識自動生成詳細的風險評估方案。例如輸入大壩的設計資料、地質報告以及歷史監(jiān)測數據,ChatGPT 模型可以綜合考慮滲漏、滑坡等可能存在的風險,自動生成監(jiān)測點的布置方案、監(jiān)測頻次與監(jiān)測指標等內容,為專家團隊的決策與方案優(yōu)化提供重要依據與參考,實現(xiàn)工作高效化。

2.2 識別大壩潛在風險

大壩在運行過程中存在各種故障與隱患,識別與修復潛在風險對于確保大壩安全運行至關重要。人工識別隱患難免會存在一定困難與失誤,自動識別可以起到較好的輔助作用。ChatGPT 模型可以分析大壩日常監(jiān)測數據,學習大壩正常運行的數據特征,識別數據中的異常變化與潛在問題,為大壩風險管理提供技術支持。例如輸入大壩設計資料與監(jiān)測數據,ChatGPT 模型可以學習并掌握數據特征,判斷數據中異常變化是否超過預警值或處于正常的波動范圍。ChatGPT 模型的判斷與識別結果可以輔助工程師分析大壩的監(jiān)測數據與運行狀況,發(fā)現(xiàn)潛藏的風險與問題,提高識別的準確性與效率。

2.3 優(yōu)化大壩監(jiān)測系統(tǒng)布點

大壩監(jiān)測系統(tǒng)的布點方案直接影響監(jiān)測的效果與效率。手工布點需要綜合考慮大壩結構的復雜性與監(jiān)測技術的局限性,難免出現(xiàn)不足之處,自動布點可以起到較好的輔助作用。ChatGPT 模型可以根據大壩結構、地質條件等信息自動生成優(yōu)化的監(jiān)測布點方案,為監(jiān)測系統(tǒng)的設計與優(yōu)化提供重要參考。例如輸入大壩的設計圖、地質勘察報告與歷史監(jiān)測數據,ChatGPT 模型可以綜合考慮大壩的結構特征與可能出現(xiàn)的風險模式,自動生成監(jiān)測點布置的優(yōu)化方案,包括新增加監(jiān)測點的位置與密度推薦。ChatGPT 生成的監(jiān)測布點方案可以為監(jiān)測系統(tǒng)的設計提供依據,實現(xiàn)更加合理有效的監(jiān)測,降低由人工設計布點帶來的失誤與遺漏的概率。

3.應用中面臨問題

ChatGPT 模型在工程應用中雖然具有較大潛力,但也面臨數據質量、專業(yè)知識表達與結果可解釋性等方面的問題。工程應用的關鍵在于以下幾點。

3.1 提高模型訓練與優(yōu)化所需數據的質量

ChatGPT 模型的性能高度依賴數據的質量與數量,需要更加豐富的監(jiān)測數據、案例與專業(yè)知識來對模型進行優(yōu)化與訓練。目前對ChatGPT 模型來說,可用數據的規(guī)模與種類還遠遠不夠。

3.2 在模型中加入專家知識與解釋模塊

在模型訓練的過程中融入專家的知識與經驗,在生成結果后添加解釋模塊,可以提高ChatGPT 結果的可理解性與可解釋性。ChatGPT 模型目前主要依靠數據驅動,專業(yè)知識的融入還不夠深入。

3.3 實現(xiàn)ChatGPT 模型的互動性

目前ChatGPT 模型主要用于生成文本,需要開發(fā)人機交互界面,接收使用者的反饋意見,根據反饋不斷提高模型的準確性與適用性。人機交互可以實現(xiàn)ChatGPT 模型的持續(xù)優(yōu)化,增強其適用性。

4.后續(xù)加強研究的方向

針對上述存在的問題下一步的工作重點就在于以下幾點。一是積累更加豐富的監(jiān)測數據、案例與專家知識,擴充ChatGPT 模型的知識面,提高其生成方案與分析結果的準確性。二是研究有效地將專家知識融入到ChatGPT模型中,在結果生成后添加解釋機制進行解釋,提高結果的可信度。三是開發(fā)人機交互界面,接收使用者的反饋意見,根據反饋調整ChatGPT 模型的結構與參數,實現(xiàn)ChatGPT 模型的持續(xù)優(yōu)化。四是研究ChatGPT 模型在工程實踐中的應用效果,發(fā)現(xiàn)其應用中新的問題,不斷提高ChatGPT 模型在實際工程中的適用性。

ChatGPT 等新技術在大壩安全評估方面具有較大的應用潛力,但仍需要深入研究與創(chuàng)新來解決其面臨的數據質量、專業(yè)知識表達與結果可解釋性等問題,才能真正發(fā)揮作用,實現(xiàn)大壩安全評估工作的精細化與智能化,為確保大壩安全運行提供更加準確高效的技術手段與決策支持。