Questo è un esperimento. Si possono utilizzare in maniera proficua le AI per determinare i valori caratteristici ex Eurocodice 7 e Frank et al., 2004? La prima parte dell'eseprimento è stata condotta sulla piattaforma Gemini3pro, modalità thinking. Questo tentativo dimostra che il concetto dei valori caratteristici è stato acquisito nei database di training. La risposta è dettagliata ed illustra tutti i calcoli, da me verificati ed esatti per un campione di n=8, phi_peak grandi volumi (anche se non specificato). Per piccoli volumi dovrò ritentare, perché la risposta parla di frattile, ma nel commentario ufficiale di Frankl et al. non si tratta di un semplice frattile della distribuzione.
Per ultimo, una cosa è la definizione di un semplice dataset, un'altra la definizione di vari dataset di vari parametri, per cui per risparmiare tempo in caso di molti dati (ad esempio, 3 strati omogenei, 5 parametri, vari valori da DPSH) sarebbe necessaria un'adeguata impostazione dei prompt e degli allegati.
Il seguente è un report che, a norma di legge, potrebbe essere allegato ad una relazione sulle indagini o a una relazione specifica, dopo averlo attentamente controllato ovviamente (ma l'ho già fatto io, per casi simili Gemini3pro appare affidabile).
ATTENZIONE: SI TRATTA DI UN PROGETTO 'GEMS', DOVE E' IMPOSTATO UN MASTER PROMPT PIUTTOSTO ARTICOLATO, SPECIFICO PER IL RUOLO DI INGEGNERE GEOTECNICO. PER ESSERE CERTI DI AVERE GLI STESSI RISULTATI BISOGNA ESSERE SICURI DI AVERE INTRODOTTO LO STESSO MASTER PROMPT DI PROGETTO E LO STESSO PROMPT NELLA DOMANDA SPECIFICA.
Ultima modifica di mccoy; 21/12/2025 15:44.
