Mở đường để AI "đọc vị" vết nứt bê tông

Những vết nứt nhỏ quyết định độ bền của cả công trình

Bê tông là vật liệu được sử dụng phổ biến nhất trong xây dựng hiện đại. Từ cầu đường, nhà cao tầng đến đập thủy điện hay hầm ngầm, phần lớn các công trình đều phụ thuộc vào độ bền của loại vật liệu này.

Tuy nhiên, ngay cả những khối bê tông được thiết kế và thi công đúng tiêu chuẩn cũng có thể xuất hiện các vết nứt trong quá trình sử dụng.

Ban đầu, đó có thể chỉ là những khe nứt rất nhỏ, gần như không thể quan sát bằng mắt thường. Nhưng theo thời gian, dưới tác động của tải trọng, thời tiết và môi trường, các vết nứt có thể tiếp tục lan rộng, phân nhánh và làm suy giảm khả năng chịu lực của kết cấu.

Vì vậy, một trong những bài toán quan trọng của ngành kỹ thuật xây dựng là dự đoán được quá trình hình thành và phát triển của các vết nứt trước khi chúng gây ra những hư hỏng nghiêm trọng.

Đây cũng là hướng nghiên cứu mà TS. Vũ Thị Thùy Anh, Đại học (ĐH) Quốc gia Hà Nội và PGS. Jonathan Trần, ĐH RMIT, Australia cùng theo đuổi.

Thành quả đầu tiên của sự hợp tác này là nghiên cứu mới được công bố trên Tạp chí Archives of Civil and Mechanical Engineering.

Nhóm nghiên cứu tập trung cải thiện phương pháp mô phỏng sự hình thành và phát triển của các vết nứt trong bê tông bằng phương pháp trường pha (phase-field), một hướng tiếp cận đang được sử dụng rộng rãi trong cơ học nứt gãy.

Chia sẻ về ý nghĩa của nghiên cứu, các nhà khoa học nhấn mạnh việc mô phỏng chính xác quá trình nứt gãy có ý nghĩa đặc biệt quan trọng đối với thiết kế và đánh giá độ an toàn của các công trình hạ tầng.

Nếu kỹ sư có thể dự đoán được vết nứt sẽ hình thành ở đâu, lan rộng theo hướng nào và phát triển với tốc độ ra sao, họ sẽ có thêm cơ sở để tối ưu thiết kế cũng như xây dựng các kế hoạch bảo trì hiệu quả hơn.

Tạo nền tảng dữ liệu để AI học cách dự đoán

Một trong những thách thức lớn nhất của việc mô phỏng nứt gãy là các vết nứt không phát triển theo một quy luật cố định. Chúng có thể đổi hướng, phân nhánh hoặc kết hợp với những vết nứt khác tùy thuộc vào điều kiện chịu lực và đặc tính của vật liệu.

Phương pháp mô phỏng trường pha cho phép mô tả toàn bộ quá trình này mà không cần xác định trước đường lan truyền của vết nứt. Tuy nhiên, để phương pháp phát huy hiệu quả, các mô hình cần tạo ra dữ liệu có độ ổn định và tính nhất quán cao.

Đây chính là điểm mà nhóm nghiên cứu tập trung cải thiện.

Theo công bố, nhóm đã xây dựng được một quy trình chuẩn để tạo ra nguồn dữ liệu mô phỏng có độ ổn định cao, giúp các kết quả mô phỏng tin cậy hơn so với trước đây. Thành quả này không chỉ phục vụ nghiên cứu cơ học nứt gãy mà còn mở ra khả năng ứng dụng AI trong tương lai.

Bởi AI chỉ có thể đưa ra những dự đoán chính xác khi được huấn luyện bằng dữ liệu chất lượng. Nếu dữ liệu mô phỏng thiếu ổn định hoặc chứa nhiều sai lệch, các mô hình AI cũng khó học được quy luật phát triển thực sự của các vết nứt.

Nhờ quy trình mới, nhóm nghiên cứu kỳ vọng sẽ tạo nền tảng để các mô hình AI có thể học cách dự đoán quá trình nứt gãy trong bê tông nhanh hơn và chính xác hơn.

TS. Vũ Thị Thùy Anh cho biết, quá trình làm việc cùng PGS. Jonathan Trần và nhóm nghiên cứu tại ĐH RMIT đã giúp cô tiếp cận nhiều góc nhìn mới về cơ học nứt gãy.

Theo TS. Vũ Thị Thùy Anh, việc trao đổi chuyên môn với các đồng nghiệp Australia, đặc biệt là trong việc đối chiếu kết quả mô hình hóa với các bằng chứng thực nghiệm, đã góp phần hoàn thiện nghiên cứu cũng như nâng cao chất lượng và độ tin cậy của công trình.

Công trình này được thực hiện trong thời gian TS. Vũ Thị Thùy Anh tham gia chương trình nghiên cứu ngắn hạn tại Khoa Kỹ thuật, ĐH RMIT thông qua Học bổng Hợp tác nghiên cứu dành cho các nước ASEAN do Bộ Giáo dục Australia tài trợ thông qua Quỹ Đổi mới giáo dục quốc tế (IEIF) và RMIT Asia Hub triển khai.

Theo PGS. Jonathan Trần, Việt Nam có nhiều nhà nghiên cứu trẻ giàu năng lực và các chương trình trao đổi nghiên cứu như vậy giúp tạo điều kiện để các nhà khoa học cùng chia sẻ chuyên môn, khai thác thế mạnh của mỗi bên và phát triển các hướng nghiên cứu có giá trị thực tiễn.

Từ bê tông đến vật liệu in 3D

Sau công bố đầu tiên, nhóm nghiên cứu dự kiến tiếp tục mở rộng hướng nghiên cứu sang các vật liệu kỹ thuật được chế tạo bằng công nghệ in 3D.

Theo kế hoạch, quy trình mô phỏng ổn định vừa được xây dựng sẽ tiếp tục được sử dụng để nghiên cứu cơ chế hình thành và phát triển các vết nứt trong những cấu kiện in 3D - lĩnh vực đang thu hút sự quan tâm khi công nghệ in bê tông ngày càng được ứng dụng trong xây dựng.

Mục tiêu của nhóm là kết hợp các mô hình vật lý với học máy để xây dựng một phương pháp dự báo tin cậy về độ bền và tuổi thọ của các công trình được sản xuất bằng công nghệ in 3D.

Nếu thành công, cách tiếp cận này không chỉ giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu mà còn hỗ trợ kỹ sư đánh giá chất lượng vật liệu ngay từ giai đoạn thiết kế, trước khi công trình được đưa vào sử dụng.

Theo các nhà nghiên cứu, sự kết hợp giữa mô hình vật lý và AI được kỳ vọng sẽ trở thành một xu hướng quan trọng trong kỹ thuật xây dựng những năm tới, khi ngành xây dựng ngày càng đẩy mạnh chuyển đổi số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Đối với TS. Vũ Thị Thùy Anh và PGS. Jonathan Trần, bài báo vừa công bố mới chỉ là bước khởi đầu của một chương trình hợp tác dài hạn. Xa hơn, nhóm kỳ vọng những nền tảng mô phỏng được xây dựng hôm nay sẽ giúp AI ngày càng hiểu rõ hơn cách các vật liệu xây dựng bị nứt gãy, từ đó góp phần tạo ra những cây cầu, tòa nhà và công trình hạ tầng an toàn, bền vững hơn trong tương lai.

Ngoài ý nghĩa khoa học, công trình cũng cho thấy vai trò của các chương trình hợp tác nghiên cứu quốc tế trong việc kết nối các nhà khoa học trẻ và thúc đẩy những hướng nghiên cứu có khả năng giải quyết các thách thức chung của khu vực, từ phát triển hạ tầng đến chuyển đổi số trong ngành xây dựng./.