ตัวแบบการใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการเพื่อตรวจหารอยร้าวคอนกรีต - สุวรรณะดิษฐกุล, ประวัติ; บัวทอง, วิภาวรรณ; จารุพูนผล, พิทา (วารสารวิชาการวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฎจันทรเกษม, 2024)
งานวิจัยงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาตัวแบบการใช้ปัญญาประดิษฐ์ด้วยวิธีโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (Convolutional Neural Network: CNN) เพื่อตรวจหารอยร้าวคอนกรีตแบบอัตโนมัติของงานสิ่งก่อสร้าง ช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสอบด้วยตนเอง ชุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งประกอบด้วยสถานการณ์การแตกร้าวที่เป็นรูปธรรมต่างๆ ถูกนำมาใช้เพื่อฝึกฝนและทดสอบให้มั่นใจถึงความแข็งแกร่งในการตรวจจับการแตกร้าวในบริบทต่างๆ นอกจากการปรับปรุงความแม่นยำและความสม่ำเสมอแล้ว วิธีการที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องนี้ยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยด้วยการตรวจสอบพื้นที่ที่ยากต่อการเข้าถึงหรืออันตราย นอกจากนี้ยังเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพโดยอำนวยความสะดวกในการประเมินอย่างรวดเร็วของไซต์ขนาดใหญ่หรือหลายไซต์ วิธีการนี้ช่วยให้สามารถปรับปรุงแก้ไขได้ตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งสามารถป้องกันความวิบัติของโครงสร้างที่อาจเกิดขึ้น ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซม และยืดอายุการใช้งานของโครงสร้างคอนกรีตพื้นฐาน ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าตัวโมเดลมีประสิทธิภาพสูงมาก โดยจำแนกอินสแตนซ์ได้ถูกต้อง 39,482 รายการจาก 40,000 รายการ ส่งผลให้มีความแม่นยำถึง 98.705% นอกจากนี้ มาตรวัดค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก เช่น True Positive Rate, False Positive Rate, Precision, Recall และ F-Measure ได้สะท้อนถึงความแม่นยำระดับสูงนี้ โดยเกณฑ์เกือบทั้งหมดอยู่ที่ 0.987 ซึ่งชี้ให้เห็นว่าโมเดลของ CNN มีประสิทธิภาพสูงมาก ในขณะที่ผลการวิจัยจากการใช้วิธีการแบ่งสัดส่วนข้อมูลที่ 70/30 ก็เป็นไปในทิศทางเดียวกัน โดยแสดงให้เห็นว่าตัวแบบของโมเดลยังคงมีประสิทธิภาพสูงมาก ซึ่งให้ผลการทำนายอินแสตนซ์ที่ถูกต้องจำนวน 11,829 (98.575%) และผิดพลาดแค่ 171 (1.425%) รายการ