赵宪忠

上海期智研究院PI，同济大学土木工程学院教授。

1994年获同济大学工业与民用建筑专业学士学位，2000年获同济大学结构工程专业博士学位并留校任教，2002-2004年于英国剑桥大学从事博士后研究工作。主要研究方向建筑钢结构、结构抗震抗倒塌、智能设计与智能建造。主持搭建同济大学智能建造研发与转化功能平台，执行负责国内首个“智能建造”本科专业建设，主持完成天津117大厦、上海中心、奥运会老山自行车馆、科威特中央银行等二十余项国内外重大工程的关键技术攻关。

个人荣誉

2018年度教育部“长江学者奖励计划”特聘教授

2013年度全国“宝钢优秀教师奖”特等奖(提名)

2008年度霍英东教育基金会第十一届高等院校青年教师奖

2006年度上海市“浦江人才计划”

建筑结构智能设计：基于强化学习的结构生成式设计

智能施工管理：基于计算机视觉的物料管理与人-机时空推演

成果2：AEC（建筑-工程-施工）垂域大模型

       建筑（Architecture）、工程（Engineering）和施工（Construction）领域正在从针对单个分项项目的最优化转向工程整体系统的最优化。这一转变过程中，工程师的技术水平低和工程问题的不确定性成为主要障碍。赵宪忠团队探讨了在AEC领域应用大语言模型以解决复杂系统最优化问题的可行性，多个学科联动，开发了首个覆盖多学科、多层次的AEC领域能力中文评测基准——aice.AEC-Bench，并炼制了为AEC领域量身定制的大语言模型aice.AEC（6B/72B）。此外，团队还计划建立一个开源、共建的生态平台，致力于解决行业知识流失，从业人员能力水平低均值、高方差等核心问题。

       aice.AEC-Bench构建了一个覆盖建筑、工程、施工三大领域、十二个学科和五个知识层级的综合评测基准，该基准涵盖三门官方考试的考试真题。该项目具有首创性，全面性及权威性。我们对18个主流大语言模型进行了评测，包括以中文/英语为主的开/闭源模型。通过评估这些模型在不同维度的性能，揭示了AEC领域中大语言模型的能力边界和模型间的能力差异。在aice.AEC项目中，我们构建了目前最大的中文AEC领域数据集，用于大语言模型的预训练和微调。通过检索增强和外挂工具辅助，进一步地提升了模型在评测基准上的准确率。具体来说，6B模型的性能超越了ChatGPT，而72B模型已经能够通过2023年国家一级注册结构工程师基础考试及一级注册建造师考试。

       研究领域：垂域大模型

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

成果1：建筑结构生成式智能设计算法

       利用计算机模拟人脑进行建筑结构的智能生成与设计，可突破传统设计边界限制，提升工程设计与建造质量。赵宪忠团队联合清华大学，将工程师的设计决策过程抽象为基于序列的马尔科夫决策过程，构建了通用的设计动作空间，创建了符合设计逻辑的训练架构，开发并开源了建筑结构生成式设计（AlphaTruss和AutoTruss）系统。。AlphaTruss项目开发的强化学习环境不仅将二维桁架设计延拓至三维空间结构，而且提供了与工程设计经验相结合的扩展性，并实现了国际首个基于强化学习的日晷支架实体结构设计与建造。AutoTruss项目受到Transformer架构的启发，采用自注意力解码器提取空间拓扑关系，并通过结构拓扑多样性方法增强了模型泛化能力。AlphaTruss和AutoTruss的发布，标志着智能设计领域找到了一种基于序列决策的结构生成方法，为突破深度生成模型的局限性开辟了一条新道路。目前，AlphaTruss的相关论文在土木与建筑工程信息学国际会议ICCBEI中，获得了最佳报告奖(Best Presentation Award)。AutoTruss发表在了今年的国际人工智能联合会议IJCAI中，受到了相关研究人员的广泛关注。

       研究领域：基于强化学习的结构生成式设计

       项目网站： https://github.com/StigLidu/AutoTruss

       研究论文：Weihua Du, Jinglun Zhao, ..., Xianzhong Zhao, Yi Wu. ‘Automatic Truss Design with Reinforcement Learning’. In International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2023. 查看PDF