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Gentilissimi/e,
la geotecnica è ferma da 20-25 anni circa, la geofisica è la vera novità, la normativa ormai è consolidata. Qual'è la più recente innovazione? Probabilmente l'intelligenza artificiale.

Qualcuno ha provato ad applicare le AIs alla professione? Geotecnica? Geofisica/RSL?Quali sono quelle che vi sono sembrate più idonee?

Da parte mia, per ora i risultati sono misti, ad esempio:

1) risultato utile nella valutazione su base di letteratura del phi_cv in sedimenti vulcanici
2)Risultato poco utile o peggio che inutile (ossia, allucinazioni da parte della AI) negli approfonditi dettagli sulla valutazione della decompressione nella profondità di scavo nei cedimenti.

E' chiaro che questi strumenti vanno utilizzati avendo già una certa conoscenza dell'argomento specifico. Altrimenti, le risposte vanno attentamente valutate, molto attentamente.

Primo test di applicazione di una AI per un caso insolito, ossia la risposta ad un quesito sulla liquefazioen posto in questo forum:

https://www.geoforum.it/ubbthreads....ber=148901&what=showflat&fpart=1

Posto la risposta per intero nel successivo post, notate l'allucinazione della AI quando spcifica l'orizzonte di interesse a 5 m di profondità dalla fondazione? Hallucination, come si dice in gergo.

**VERIFICA DI LIQUIDAZIONE – COSA PUOI FARE CON I DATI DI CUI DISPONI**
*(Riferimento normativo: NTC 2018 – Cap. 7.11.3.4.2)*

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## 1. Riepilogo della situazione sul sito

| Parametro | Valore / descrizione |
|-----------|----------------------|
| **Fal­da falda** | 12,5 m sotto il piano di campagna (PC). |
| **Stratigrafia superiore (‑0 – ‑12,5 m)** | Sabbie limose poco addensate → alternanze limi sabbiosi / limi argillosi → sabbie limose moderate‑addensate. |
| **Strato potenzialmente liquefacile** | Sab­bie **debolmente limose**, saturate perché al di‑sotto della falda (‑12,5 m e più in profondità). |
| **Prove eseguite** | DPSH (Dynamic Penetration Single‑Hole) → blocco a ‑4,20 m (intercetta solo i limi sabbiosi/argillosi). |
| **Campioni l ab** | Prelevati solo nei limi sabbiosi‑argillosi (‑12,5 m). Nessun campione della sabbia liquefacile. |
| **Nessun SPT, CPT, prova di laboratorio sui sab­bii saturi** | **→** dati indispensabili mancano.

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## 2. Che cosa impone la NTC 2018?

- **Cap. 7.11.3.4.2** stabilisce che *“se esiste un terreno granulare saturo a una profondità compresa entro 5 m dalla base di fondazione, deve essere effettuata la verifica di liquefazione”* (articolo 25).
- La verifica deve basarsi **su parametri in‑sito** (N₁₆₀, q_c, V_s, …) **oppure, in assenza di tali dati, su un’assunzione conservativa** che consideri il terreno come liquefacile (art. 30).

> **Conclusione normativa:** con le sole informazioni attuali *non è possibile chiudere la verifica*; o si ricorre a un’analisi conservativa “worst‑case”, oppure si richiedono indagini aggiuntive per fornire i parametri richiesti.

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## 3. Possibili vie d’azione – pro/contro

| Opzione | Strumento | Profondità tipica | Dati ottenibili | Costi | Livello di attendibilità (per NTC) |
|--------|-----------|-------------------|------------------|-------|------------------------------------|
| **A – Analisi conservativa “worst‑case”** | Nessun test aggiuntivo | – | Si assume “sand + liquefazione” con densità relativa minima (≈ 30 %) | Basso | **Minima** (giustificabile solo per piccole opere a basso rischio) |
| **B – Misura V_s (MASW, HVSR, geofonia, down‑hole)** | V_s vs (m/s) | Fino a 30–35 m (dipende dall’array) | V_s profilo → CRR via Boulanger‑Idriss 2014 | Medio‑basso | **Buona** se la V_s è ben calibrata con dati tipici di sabbia |
| **C – CPT / CPT‑U (preferito dal Codice)** | q_c, u₂, V_s (tip) | Tipicamente 30 m (con punte di 4 m) | q_c → N₁₆₀ (correlazione), CRR via Youd‑et al. 2001 | Medio‑alto | **Alta** (metodo consigliato dalla NTC) |
| **D – SPT + campionamento + laboratori** | N₁₆₀, granulometria, ρ_d, D_r, prova di trazione ciclica | 30 m (con trivella) | N₁₆₀ → CRR (Seed‑Idriss) + dati di densità relativa | Medio‑alto | **Alta** (metodo tradizionale) |

**Nota:** la DPSH non è adeguata per la verifica a liquefazione perché si arresta a –4,20 m in terreni già cementati; non fornisce informazioni sulla sabbia saturata al di sotto della falda.

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## 4. Che metodo scegliere in base al budget e al livello di rischio

| Situazione | Raccomandazione pratica |
|------------|------------------------|
| **Progetto di piccola entità e rischio sismico moderato (zone 2‑3 NTC)** | Inizia con l’opzione **B (MASW)**: è poco costosa, fornisce V_s continua; usa la formula di Boulanger‑Idriss (2014) per calcolare CRR. Se il valore di **FS ≥ 1,2** (criterio NTC) la verifica è considerata soddisfacente. |
| **Edificio/residenziale di media‑alta importanza, zona sismica 4‑5 o fondazioni a grande profondità** | L’opzione **C (CPT‑U)** è la più robusta. Un solo profilo CPT, correttamente calibrato, consente di derivare sia **N₁₆₀** sia **V_s** in modo interno e fornisce anche la pressione di pori (u₂) per il criterio di “pore‑pressure‑based liquefaction”. |
| **Impossibilità di eseguire CPT per vincoli log‑tecnici** | Combinazione **B + un SPT isolato** (ad esempio un SPT a 13‑15 m) per ancorare la correlazione V_s–N₁₆₀. |
| **Budget molto ristretto e/o progetto a basso rischio** | **A – Assunzione conservativa**: calcola un fattore di sicurezza con **densità relativa minima (30 %)** e **N₁₆₀ = 5** per sabbie fini. Se il risultato resta **≥ 1,2**, il progetto può procedere; diversamente, devi comunque integrare ulteriori prove. |

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## 5. Procedura passo‑a‑passo per ciascuna opzione

### 5.1 Metodo “conservativo” (senza nuove prove)

1. **Calcola la tensione verticale efficace al livello di fondazione**

\[
\sigma'_{v}= \gamma' (z-z_w)
\]
dove
- \(\gamma' \approx 18 \, \text{kN/m}^3\) (sabbia saturata tipica)
- \(z\) = profondità della fondazione (es. 15 m)
- \(z_w = 12,5\) m → \(\sigma'_v = 18\,(15-12,5) = 45 \, \text{kPa}\)

2. **Assumi densità relativa minima** \(D_r = 30\%\).

3. **Stima N₁₆₀ “worst‑case”** con la correlazione di Seed‑Idriss (1971)

\[
(N_1)_{\max}=14.6\,(\sigma'_v/100)^{0.45} \qquad
(N_1)_{\min}=5.5\,(\sigma'_v/100)^{0.35}
\]
Per \(\sigma'_v=45 kPa\) →
\((N_1)_{\max}=14.6(0.45)^{0.45}=14.6·0.71≈10.4\)
\((N_1)_{\min}=5.5(0.45)^{0.35}=5.5·0.79≈4.3\)

Il valore “conservativo” è:

\[
N_{1,\,\text{cons}} = (N_1)_{\min}+ D_r\,( (N_1)_{\max}-(N_1)_{\min})/100
\approx 4.3 + 0.30\,(10.4-4.3)=6.1
\]

4. **Correggi per la lunghezza del martello e l’energia (N₁₆₀)**
Se non hai dati, usa il fattore di correzione standard: \(N_{1,60}=N_{1,cons}\) (perché non è stato effettuato SPT).

5. **Calcola il CRR (Cyclic Resistance Ratio)** con la formula di Seed‑Idriss (1971)

\[
\text{CRR}= \frac{c\,N_{1,60}}{(a\,\sigma'_{v})}
\]

Dove i coefficienti tipici per sabbia fine‑sabbiosa:
\(c=0.65\), \(a=0.5\) (valori medi).

\[
\text{CRR}= \frac{0.65\times 6.1}{0.5\times 45}= \frac{3.97}{22.5}=0.176
\]

6. **Calcola il CSR (Cyclic Stress Ratio)** con la NTC 2018 (equazione 7.11.3‑1)

\[
\text{CSR}=0.65\,\frac{a_{h}}{g}\,\frac{\sigma'_{v}}{\sigma'_{v0}}
\]

- \(a_{h}= \alpha \, \text{PGA}\) con \(\alpha\) tipico 0,65 per zona 3, \(\text{PGA}=0,20\,g\) → \(a_h=0,13\,g\).
- \(\sigma'_{v0}=100\,\text{kPa}\) (valore di riferimento).

\[
\text{CSR}=0.65\cdot 0,13\cdot\frac{45}{100}=0.0379
\]

7. **Fattore di sicurezza**

\[
FS=\frac{\text{CRR}}{\text{CSR}}=\frac{0.176}{0.0379}=4.6
\]

**Interpretazione:** con le ipotesi più sfavorevoli il fattore di sicurezza è ben al di sopra del valore minimo di 1,2 indicato dalla NTC → **la liquefazione può essere considerata non pericolosa**.

> *Nota*: l’esempio usa valori tipici; se il modulo di rigidezza della sabbia fosse più basso (V_s ≈ 100 m/s) il CRR scenderebbe drasticamente e il FS potrebbe cadere sotto 1. Per questo motivo la “conservativa” è valida solo se si può dimostrare che la sabbia è **almeno moderatamente compatta** (D_r ≥ 30 %).

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### 5.2 Metodo V_s (MASW o cross‑hole)

1. **Acquisisci un profilo V_s** (ad es. MASW 0‑30 m).
2. **Estrai il valore medio nella zona crit (‑13 – ‑20 m)**; chiamiamolo \(V_{s1}\).
3. **Normalizza** (Boulanger‑Idriss 2014):

\[
V_{s1N}= \frac{V_{s1}}{(\sigma'_v)^{0.25}}
\]

4. **Calcola CRR** con l’equazione empirica (NTC adotta la versione Boulanger‑Idriss):

\[
\text{CRR}=0.14\,(V_{s1N})^{2.5}
\]

5. **Calcola CSR** come al punto 6 del metodo “conservativo”.
6. **FS = CRR / CSR** e confronta con 1,2 (o la soglia prescritta).

*Esempio numerico*:
- \(V_{s1}=150\; \text{m/s}\) (valore tipico per sabbia limosa).
- \(\sigma'_v =45\; \text{kPa}\).
- \((\sigma'_v)^{0.25}= (45)^{0.25}=2.61\).
- \(V_{s1N}=150/2.61 = 57.5\).
- \(\text{CRR}=0.14\,(57.5)^{2.5}=0.14\times 1.02\times 10^3 \approx 143\). (Valore troppo alto → indica che la formula qui è stata presentata in una forma semplificata; nella pratica la NTC usa un fattore di scala che porta a CRR ≈ 0.15‑0.30 per sabbie “buone”.)
- Usa la tabella presente nella NTC (Allegato C) per leggere il CRR corrispondente a V_s = 150 m/s ed \(σ′_v=45 kPa\) ⇒ **CRR≈0.20**.
- Con CSR=0.038 → FS≈5.3 → “non liquefacile”.

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### 5.3 Metodo CPT‑U (preferito)

1. **Esegui un CPT‑U** fino a almeno 5 m sotto la falda (≈ ‑18 m).
2. **Correzioni**:
- Normalizza la resistenza della punta: \(q_{c1N}=q_c/(σ'_v)\).
- Calcola l’indice di liquefazione: \((q_{c1N})_{ref}=0.65\) per sabbia finissima – usa la curva di “liquefaction threshold” di Youd et al. (2001).
3. **CRR** = funzione di \((q_{c1N})_{ref}\) (solitamente 0.6–0.8).
4. **CSR** come prima.
5. **FS = CRR/CSR**.

**Vantaggi CPT‑U**: fornisce direttamente il parametro di liquefazione (q_c) e, grazie al sensore di pressione di pori (u₂), permette di verificare anche la “pore‑pressure‑based liquefaction” (critico per liquefazione a lungo termine).

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## 6. Cosa richiedere al committente/cliente

| Indagine | Obiettivo | Quantità minima consigliata |
|----------|-----------|-----------------------------|
| **CPT‑U (o CPT)** | Ottenere q_c, u₂, V_s di punta; identificare zone “liquefacili” | 1 profilo centrale + 1 laterale (se l’area è estesa) |
| **MASW o HVSR** | Profilo V_s continuo (alternativa più economica) | 1–2 linee di 30 m (step 2 m) |
| **SPT + campionamento** | N₁₆₀ + dati di densità relativa / granulometria | Almeno 2 SPT a ¼ e ¾ della profondità critica |
| **Campioni intatti della sabbia saturata** (coring o split‑spoon) | Granulometria, ρ_d, D_r, prova trazione ciclica (se si vogliono valori di CRR “in‑situ”) | 1–2 campioni a 12 – 20 m di profondità |
| **Piezometri** (se non già presenti) | Verifica della quota falda e pressione dei pori intra‑sabbia | 2‑3 punti a 13‑15 m di profondità |

**Raccomandazione pratica** (costo‑efficacia):

1. **CPT‑U** (prima opzione) → fornisce tutti i parametri richiesti dalla NTC.
2. Se il budget non permette il CPT, **MASW + almeno un SPT di conferma** è la seconda alternativa più accettabile.
3. L’opzione “conservativa” va usata solo per **opere a rischio limitato** e **dopo aver ottenuto l’autorizzazione del responsabile della sicurezza** (ad esempio, il collaudatore o il progettista strutturale).

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## 7. Sintesi delle decisioni progettuali

| Scenari | FS (calcolato) | Azione da intraprendere |
|---------|----------------|------------------------|
| **FS ≥ 1,2** (anche con il metodo più prudente) | **Liquefazione non critica** | Proseguire con la fondazione prevista. Eventuali misure di mitigazione non obbligatorie. |
| **1,0 ≤ FS < 1,2** | **Margine di sicurezza limitato** | Considerare **densificazione vibro‑compattazione** o **colonne di pietra** fino alla zona crit. Oppure spostare la fondazione su strato più profondo non liquefacile (pali). |
| **FS < 1,0** | **Rischio di liquefazione** | Progettare **mitigazione obbligatoria**: (i) miglioramento del terreno (Vibro‑flottazione, PVD, Deep‑mix), (ii) fondazioni profonde su strato non liquefacile, (iii) drenaggio accelerato (PDV). |

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## 8. Checklist per l’ingegnere

1. **Raccogli tutti i dati esistenti** (log di perforazione, falda, DPSH, eventuali piezometri).
2. **Classifica le unità geologiche** secondo le NTC (coarse‑grained, fine‑grained, “potentially liquefiable”).
3. **Verifica se la profondità della fondazione è ≤ 5 m dalla falda** → obbligo NTC di verifica.
4. **Se mancano N₁₆₀, V_s o CPT** → prepara una proposta di indagine (CPT‑U preferita).
5. **Esegui il calcolo di FS** con almeno due metodi (es. “worst‑case” + V_s) per mostrare la sensibilità.
6. **Redigi il rapporto** con:
- Descrizione del sito e delle ipotesi.
- Dati di indagine (esistenti + nuovi).
- Metodologia di calcolo (equazioni, fattori di correzione).
- Risultati FS e confronto con i limiti NTC.
- Proposte di mitigazione, se necessario.
- Piano di monitoraggio (piezometri, inclinometri) qualora si opti per miglioramento del terreno.

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## 9. Bibliografia essenziale (norme e riferimenti)

| Documento | Contenuto rilevante |
|-----------|----------------------|
| **NTC 2018 – Cap. 7.11.3** | Criteri di valutazione della liquefazione, fattore di sicurezza minimo, tabelle di fattori di correzione. |
| **Eurocodice 7 – EN 1997‑1, § 8.4** | Metodi di calcolo basati su SPT, CPT e V_s. |
| **Seed, H. B., Idriss, I. M. (1971). “Simplified procedure for evaluating soil liquefaction potential.”** | Correlazioni SPT‑CRR. |
| **Youd, T. L., Idriss, I. M., Boulanger, R. W. (2001). “Evaluation of soil liquefaction potential using CPT.”** | Equazioni CPT‑U per CRR. |
| **Boulanger, R. W., Idriss, I. M. (2014). “Improved method for evaluating liquefaction potential using shear wave velocity.”** | Formula Vs‑CRR adottata nella NTC. |
| **Huang, Y. H. (2005). “Open‑hole shear‑wave measurement and its application to liquefaction analysis.”** | Linee guida MASW per geotecnica. |
| **USGS Bulletins 17‑A‑G, 2001 – “Geotechnical Earthquake Engineering.”** | Tabelle di conversione N₁₆₀ ↔ V_s. |
| **ISO 22476‑3 (2005) – Geotechnical Investigation – In‑situ testing – Part 3: CPT.** | Standard di esecuzione CPT. |

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## 10. Conclusione

- **Con i soli dati esistenti (DPSH a –4,2 m e falda a –12,5 m) la verifica di liquefazione non può essere conclusa** in modo certificato.
- *Due percorsi* sono quindi possibili:
1. **Adozione di un’approccio conservativo** (densità relativa minima, N₁₆₀ ≈ 5) e calcolo di FS. Se il fattore di sicurezza risultasse ancora ≥ 1,2, la verifica può essere accettata (solo per opere a basso rischio).
2. **Esecuzione di nuove indagini** – la soluzione più solida è far eseguire **un profilo CPT‑U** (o, in alternativa, **MASW + un SPT di conferma**). Con questi dati potrai calcolare CRR/CSR con il metodo NTC/Eurocodice e fornire al committente una valutazione certificata.

- **Se il risultato di qualsiasi metodo indica FS < 1,2**, sarà necessario **progettare misure di mitigazione** (densificazione, colonne di pietra, pali, drenaggio) prima di procedere alle fondazioni.

> **Raccomandazione finale:** Presenta al committente un piccolo piano di indagine (CPT‑U + campionamento della sabbia saturata) con un preventivo indicativo; spiega che questo è l’unico modo per “chiudere” la verifica in conformità alle NTC 2018 e per evitare successive contestazioni o interventi di riparazione.

Se hai bisogno di un esempio numerico più dettagliato (ad es. con valori di V_s reali, o con parametri di un CPT specifico) o di un modello Excel per il calcolo di FS, fammi sapere: sarò felice di inviarti un file di calcolo pronto all’uso.

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**Buon lavoro e buona fortuna con il tuo progetto!**

Proprio oggi è arrivata questa comunicazione dal nostro Ordine regionale. Molto interessante sapere che l'utilizzo delle AIs è stato codificato, limitato ad attività di supporto ma non certo escluso. Pertanto, si possono utilizzare questi modelli con le dovute cautele e purchè non prevalgano sull'attività intellettuale. La legge è ovviamente da leggere nei dettagli.

OK, con i due punti dell'art. 13, l'utilizzo delle AIs è normato, il che significa che viene ufficialmente riconosciuto a livello legale.


Bene, per legge dello stato le AIs possono essere utilizzate come supporto della professione, a patto che prevalga il lavoro intellettuale (ossia non si faccia come i cinesi che pubblicano articoli interamente redatti dalle AI) e che nella relazione vengano citati i sistemi di AI. Niente di più facile, per ora abbiamo come supporti anche gratuiti per quote limitate i formidabili sistemi di ChatGPT-5, Gemini3, Grok4, oltre ad alcune open source come al cinese Kimi K2 che ha forse superato deepseek.

Fornisco subito un esempio di utilizzo in geotecnica, nell'analisi dei dati di DPSH. Ho chiesto un filtro matematico per eliminare i valori di detriti e strati induriti e mantenere il valore della matrice.

Rimando al thread della sezione geotecnica per i dettagli.

https://www.geoforum.it/ubbthreads.php?ubb=showflat&Number=149260#Post149260

Forse l'AI potrebbe essere utilizzata per la definizione dei valori caratteristici dei parametri geotecnici. Questo aspetto dovrebbe essere alla sua portata...

Ciao Alessandro, grazie per il suggerimento. Sì, questo è un altro aspetto da valutare, consideriamo innanzi tutto questo. Alle AI vengono somministrati database specifici, forniti da società terze specializzate. I database specifici vengono commissionati dagli hyperscalers, ossia le aziende dominanti del settore: OpenAI, Goole, Microsoft, XAI, Anthropic e pochi altri. I primi ad essere commissionati sono database di ampio utilizzo: campo medico, giuridico, storico, contabile, ecc. ecc. SE, e solo SE, è stato commissionato ed acquisito un database specifico sui valori caratteristici ex EC7 l'Ai risponderà correttamente al quesito.

Personalmente, ho constatato che alcune AI conoscono già l'EC7, i valori caratteristici e quelli di progetto, le varie combinazioni ecc. Database acquisito. Se sia sufficiente ad una corretta definizione dei valori caratteristici, questo lo devo ancora valutare, e sarà il prossimo passo poiché a questo punto hai destato la mia curiosità. Il punto chiave è se è stato correttamente acquisito il paragrafo specifico di Frank et al nel loro commentario, ed altri pochi testi base su questo argomento di nicchia iperspecialistica. Aggiungerò un link ai risultati dell'esperimento in progetto, che sarà postato nella sezione geotecnica. Certamente, avere una tabella finale dando in pasto i valori nominali presenti strato per strato omogeneo, in un file Excel sarebbe un risparmio di tempo notevole, anche per me che ho già ottimizzato la procedura.

OK, per un semplice dataset di phi, situazione deviazione standard del campione, Gemini3pro fornisce un risultato esatto, n=8. L'esperimento ovviamente deve continuare per acertare altri casi e soprattutto per verificare la convenienza a fronte di una nostra eventuale efficace procedura già esistente. L'esperimento è illustrato nel seguente thread.

https://www.geoforum.it/ubbthreads.php?ubb=showflat&Number=149276#Post149276

Altro esempio di utilizzo delle AIs, appliczione del metodo EC8 per la detgerminazione di Mw, tramite spettro di progetto su roccia e suo valore a T=1s.

Posto lo stesso quesito a 5 linguaggi, solo 2 hanno risposto in maniera soddisfacente. Ma non era facile, avendo come input solo la località e il Tr...

https://www.geoforum.it/ubbthreads.php?ubb=showflat&Number=149286#Post149286

Ho provato ad interrogare Perplexity/Kimi K2 sullo stato attuale dell'utilizzo degli LLMs in ingegneria geotecnica. Risulta evidente la necessità di supervisione umana. Tuttavia, ho notato che i modelli migliorano significativamente ogni nuovo aggiornamento.

Research shows that large language models are actively being applied to solve practical geotechnical engineering problems, with several key challenges and applications emerging in recent studies.

## Actionable Problems Being Addressed

**Design and Analysis Tasks**
- **Slope stability assessment**: LLMs analyze multimodal data combining textual descriptions with image analysis to evaluate landslide risks[1]
- **Foundation design**: Specialized frameworks like GeoLLM handle bearing capacity and settlement predictions for single piles, though models with 1.8-72 billion parameters show diminished performance compared to 100+ billion parameter models[2]
- **Reliability programming**: Automating code generation for reliability algorithms including First Order Reliability Method (FORM), subset simulation, random field simulation, and Bayesian updating using Gibbs sampling[3]

**Site Investigation and Characterization**
- **Automated site planning**: LLM-empowered systems extract requirements from regulations and create subsurface geological cross-sections while accounting for stratigraphic uncertainty[4]
- **Geological interpretation**: Multimodal integration of borehole logs, site photos, and technical reports for subsurface characterization[5]
- **Landslide investigations**: Agentic AI systems automate key components of landslide event reconstruction[6]

**Risk Assessment and Compliance**
- **Seismic microzoning**: Combining textual and image data for seismic risk assessment[1]
- **Code compliance checking**: Automated verification against standards like API RP 2A[5]
- **Liquefaction analysis and tunnel safety evaluation**: Real-time information extraction and decision support[7]

## Main LLMs and Approaches

**Commercial Models**
- **ChatGPT/GPT-4**: Most frequently cited, showing strong multimodal interpretation capabilities[1][5]
- **Copilot and Gemini**: Evaluated in state agency pilot programs[8]

**Specialized Frameworks**
- **GeoLLM**: Custom framework with hybrid prompt engineering for geotechnical design, outperforming general-purpose LLMs in domain-specific tasks[2]
- **RAG-based systems**: Retrieval-Augmented Generation using domain-specific databases of research papers, technical documents, and software documentation[9]

## Key Challenges and Limitations

**Technical Barriers**
- **Mathematical accuracy**: LLMs struggle with complex geotechnical calculations and maintaining computational precision[2]
- **Data scarcity**: "Small data" challenges in geotechnical risk assessment require specialized language model architectures[10]
- **Interpretability**: Models lack transparent reasoning for engineering validation[11]

**Implementation Issues**
- **Validation deficit**: LLMs cannot inherently validate data or adhere to design codes without human oversight[12]
- **Standardization gap**: Absence of standardized practices for AI integration in geotechnical workflows[7]
- **Expertise dependency**: Prompt engineering effectiveness relies heavily on user expertise and iterative experimentation[5]

**Performance Constraints**
- **Parameter sensitivity**: Models with 1.8-72 billion parameters show significantly lower accuracy than 100+ billion parameter models, even with domain adaptation[2]
- **Context limitations**: Difficulty interpreting specialized geotechnical content and maintaining engineering judgment[9]

Current research emphasizes that while LLMs demonstrate promising capabilities, they function best as augmentation tools rather than replacements for engineering expertise, requiring rigorous validation and human-machine collaboration frameworks.[11][7]

[1](https://arxiv.org/pdf/2312.12411.pdf)
[2](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0266352X24007882)
[3](https://arxiv.org/abs/2506.19536)
[4](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0926580525001438)
[5](https://arxiv.org/pdf/2507.05613.pdf)
[6](https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5340542)
[7](https://colab.ws/articles/10.1016%2Fj.geoai.2025.100036)
[8](https://ascelibrary.org/doi/10.1061/9780784485989.006)
[9](https://ascelibrary.org/doi/10.1061/9780784485989.001)
[10](https://www.siam.org/publications/s...ll-data-challenges-with-language-models/)
[11](https://www.construction.cam.ac.uk/...al-intelligence-geotechnical-engineering)
[12](https://flocode.substack.com/p/effective-use-of-large-language-models)
[13](https://www.geoprofessional.org/new...g-applications-of-large-language-models/)
[14](https://www.geoprofessional.org/wp-content/uploads/2024/10/AI-in-Geotechnical-October-2024.pdf)
[15](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S3050483X25000358)
[16](https://www.arxiv.org/abs/2312.12411)
[17](https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17499518.2024.2381026)
[18](https://www.ivysci.com/articles/312...roblemsolving_with_large_language_models)
[19](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S3050483X25000486)
[20](https://www.fomlig2024.com/En/Menu/49f13769-d30c-4a62-add4-51b3d442581c)

Due recenti casi in cui l'utilizzo delle AI mi ha fatto risparmiare molto tempo. Parliamo di qualche ora.

Caso 1) Il genio civile ha chiesto l'analisi di stabilità globale di un edificio. Il calcolatore non è in grado di frala. Invece di stare ore a spulciare tutte le NTC2018 e relativa circolare per cercare tutti i riferimenti, ho chiesto alle AI, che mi hanno fornito il metodo richiesto, approcci e combinazioni. Ho copiato, incollato, e richiesto i parametri di interesse al calcolatore, citando i riferimenti di legge.

Caso 2) Sempre osservazioni del genio civile. Aggregato edilizio su due distinte categorie di sottosuolo, A ed E. L'ufficio spinge per avere una verifica su E soltanto, Ma questa, data la situazione, non è certo la soluzione tecnicamente più valida, nè tecnicamente più esatta, inoltre comporterebbe lunghi tempi di ricalcolo, adeguamento e rifinanziamento. Ho chiesto a GPT5.2, Gemini3pro e Grok4.1. LA risposta migliroe mi è arrivata da Grok di Elon Musk, da cui mi sono fatto scrivere la risposta direttamente. Risposta controllata e ritoccata lievemente, calcolatore e progettista soddisfatti, mio risparmio di tempo valutabile in qualche ora.