Geotechnical Resilience through Intelligent Design

Projektinformationen

GRID

ID Finanzhilfevereinbarung: 101182689

DOI

10.3030/101182689

EK-Unterschriftsdatum 4 Oktober 2024

Startdatum 1 November 2024

Enddatum 31 Oktober 2028

Finanziert unter

• Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)

Gesamtkosten

Keine Daten

EU-Beitrag

€ 1 242 000,00

Koordiniert durch

UNIVERSITAET FUER BODENKULTUR WIEN
Austria

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Data sets, microdata, etc (1)

Repository of bechmark monitoring and testing data sets

Digital repository of standardised benchmark geotechnical monitoring and testing data sets for ML model development and calibration with description of the development and application of innovative geotechnical monitoring technologies for big data acquisition

Documents, reports (1)

Guideline for integration of ML in geotechnical engineering

Guideline for the application and integration of ML in geotechnical engineering projects

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

Veröffentlichungen

Conference proceedings (4)

Machine learning predictions on an extensive geotechnical dataset of laboratory tests in Austria

Autoren: Enrico Soranzo
Herausgeber: Research Publishing, Singapore
DOI: 10.3850/GRF-25280825_ISGSR-166-P377-CD

MACHINE LEARNING PREDICTION OF SOIL PARTICLE SIZE DISTRIBUTION FROM SMARTPHONE IMAGES

Autoren: Enrico Soranzo
Herausgeber: FOMLIG2025

AI-assisted student grading system in geotechnics

Autoren: Soranzo, E.
Herausgeber: ÖGG, Austrian Society for Geomechanics
DOI: 10.53243/ICSMGE2026-809

An Adaptive Physics-informed Deep Operator Neural Network for 1-D Unsaturated Infiltration Model Coupled with Soil Deformation

Autoren: Biao Yuan, Xiaohui Chen
Herausgeber: Research Publishing, Singapore
DOI: 10.3850/GRF-25280825_ISGSR-081-P054-CD

Other (1)

Predicting Soil Grain Size Distributions from Images

Autoren: Lukas Leibold, Enrico Soranzo
Veröffentlicht in: Kaggle
Herausgeber: Kaggle

Peer reviewed articles (7)

Revisiting strain localization from the view of structured inhomogeneity

Autoren: Zhihui Wang, Roberto Cudmani
Veröffentlicht in: Computers and Geotechnics, Ausgabe 190, 2025, ISSN 0266-352X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.COMPGEO.2025.107694

Predictive modeling of pore pressure build-up in vibratory pile driving through machine learning

Autoren: Sepideh Fadaei, Amir Hamidi, Enrico Soranzo
Veröffentlicht in: Geoscience Frontiers, 2025, ISSN 1674-9871
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.GSF.2025.102209

Large language models for automated grading in geotechnics

Autoren: Enrico Soranzo
Veröffentlicht in: Machine Learning and Data Science in Geotechnics, 2025, ISSN 3029-0414
Herausgeber: Emerald
DOI: 10.1108/MLAG-01-2025-0001

Comprehensive Dataset of Dynamic Probing Heavy Test Results for Subsurface Characterization

Autoren: E. Soranzo
Veröffentlicht in: Data in Brief, 2025, ISSN 2352-3409
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.dib.2025.111391

Convolutional neural network prediction of the particle size distribution of soil from close-range images

Autoren: Enrico Soranzo, Carlotta Guardiani, Wei Wu
Veröffentlicht in: Soils and Foundations, Ausgabe 65, 2025, ISSN 0038-0806
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.sandf.2025.101575

Soil improvement with laponite: effects on soil-structure interaction in liquefiable sands

Autoren: Jinghua Zhang, Zhihua Yang, Emilio Bilotta, Lucia Mele, Qing Sun, Haitao Yu, Yong Yuan
Veröffentlicht in: Computers and Geotechnics, Ausgabe 185, 2025, ISSN 0266-352X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.COMPGEO.2025.107360

Dataset of close-range soil images of soils and corresponding particle size distributions

Autoren: E. Soranzo
Veröffentlicht in: Data in Brief, 2025, ISSN 2352-3409
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.DIB.2025.111631