プーン・コック・クワン博士 – 信頼できるデータ中心の地質工学のためのデータベース
本講義では、土質工学における機械学習と人工知能は、「信頼できるデータ中心の土質工学（Phoon 2024）」と呼ばれるバランスの取れたアジェンダの中で発展していくべきであると主張します。信頼できるデータ中心の土質工学の1つの要素は、(2)データ中心性、(3)実務への適合（および変革）、(4)土質工学の文脈、そして(XNUMX)信頼です。効果的なアルゴリズムは不可欠ですが、土質工学の実務のフロンティアを前進させるにはそれだけでは十分ではありません。
データは、信頼できるデータ中心の土質工学の中核を成します。本講義では、敷地特性評価（Phoon and Tang 2025）と土質構造物の性能評価（Tang and Phoon 2025）をカバーするデータベースを概観します。また、敷地特性評価データベースを、現場における基本的な敷地認識課題の解決に適用する方法について考察します（Phoon et al. 2025）。
チンエ・チン博士 卿建業 – 土質工学におけるデータベースの研究と実践への影響
本講義では、土質工学データベースが研究と実践に及ぼす現在の影響を概説し、特にこれらのデータベースが研究者が土質工学データ分析における主要な課題を特定する上でどのように役立つかに焦点を当てます。その影響について、(a) ISSMGE TC304の最新動向報告書、(b) データ中心の土質工学、(c) ベンチマーク事例、(d) 教育といった側面について言及します。
