大数据能力提升项目｜学生成果展系列之四

导读

为了充分发挥清华大学的多学科优势，该校研究生院、大数据研究中心以及相关院系共同设计并实施了“清华大学大数据能力提升项目”。该项目旨在培养具备大数据思维和应用创新能力的“π”型人才，并已经获得了师生们的广泛认可。通过整合课程模块，创建了包含大数据思维与技能、跨界学习、实操应用的课程体系和混合式教学模式，有效提升了学生们的大数据分析及创新应用能力。

项目成果

2023年，清华大学大数据能力提升项目获得了显著成效。学生们成功将课程中的数据思维和技能应用到自己的专业领域，同时通过数据科学的学习，成为了具有交叉复合能力的创新型人才。本文将介绍来自5个院系的7位同学的代表性案例。

典型案例

土木水利学院 费一凡

背景

中国建筑业作为重要经济支柱，面临着转型升级的挑战，其中建筑结构设计领域的挑战尤其严峻。设计任务劳动密集、效率低下，且质量依赖工程师经验。近年来，由于行业下行压力，设计院人才流失严重。生成式 AI 技术发展迅速，但由于结构设计数据不足，AI 无法得到充分训练。

核心技术

为应对上述挑战，提出了“智能生成+智能优化”的新范式，结合生成式 AI 和结构优化技术，使用大数据技术提升土木工程技术。通过生成带缺陷的设计后，利用结构优化算法进行改进，生成高质量数据以扩充训练集。所提出的核心技术包括基于 GAN 的建筑结构智能生成方法、遗传算法的建筑结构智能优化方法，以及基于 GNN 的力学性能和材料用量评估方法。

典型案例

以高层住宅剪力墙结构的设计为例，新范式能针对性地增加数据，提升 AI 设计的安全性和合理性。据调查，新范式下 AI 设计与工程师设计的相似度得到提升，合理性评分接近工程师设计。该技术已应用于 AI 结构设计平台，被数百名工程师在2000多个项目中使用。

小结

“智能生成+智能优化”的建筑结构 AI 设计方法通过大数据技术和土木工程技术的结合，有望解决结构设计任务数据不足的问题。相关技术已发表于国际顶尖期刊，获发明专利，并在日内瓦国际发明展览会获金奖等国际奖项。

编辑：文婧

校对：杨学俊