採用數據驅動人工智慧與機率式耐震性能評估法之區域韌性評估架構開發

建構可永續發展之韌性城市為世界各國近年來積極發展之目標。台灣地狹人稠，對於城市韌性的評估與強化有迫切的需要。由於房屋與人口大量集中在都會區，其面對地震衝擊下可能的經濟損失與所需之恢復時間都是影響韌性的重要指標。目前國內普遍使用之性能評估法僅能依結構受震反應判斷其耐震能力大小，並無法連接結構反應與災損情況以及修復時間，便無法進一步用於韌性評估。本計畫為此欲開發一採用機率式耐震性能評估法(即美國FEMA P-58法)之自動化架構來協助量化城市韌性。為達成區域評估之目標，本計畫結合多個數據驅動之人工智慧方法如深度學習與機器學習來輔助巨量資料的蒐集並進一步協助自動化建立房屋數值分析模型。巨量資料包含藉由深度神經網絡由房屋街景或空照圖所擷取之幾何資訊，以及利用基於樹狀結構之機器學習法從已有國內外文獻中預測之房屋模型非線性參數。本計畫擬以常見之鋼筋混凝土構架含填充磚牆作為程序開發之測試用，藉以建立入本土化P-58法。所提架構將利用高效能電腦完成深度學習模型開發以及區域中數以百萬之非線性動力歷時分析。本計畫所開發之架構後續可擴充用於不同結構與不同災害之韌性評估，並可以協助強化我國都市韌性與防救災之能力。其他衍生之成果如房屋幾何資料庫、填充磚牆數據庫、房屋受震反應資料庫，均可以用於開發機器學習代理模型來輔助快速的區域災損評估。