Det finns gott om fina beräkningsmodeller inom akademin – varför ser vi inte mer av dem i branschen?

Geobloggen 2020 inleder med att bjuda in Anders Prästings, nybliven teknisk doktor i Geoteknik, som gästbloggare. Han kommer i det första inlägget reflektera över vikten av implementering av ny forskning. I följande två delar får vi en inblick i vad vi kan förvänta oss av nästa version av Eurokod. Inspirationen kommer efter att Anders i december deltog i diskussioner med världsledande forskare på konferens om Geotekniska osäkerhetsmodeller, i Taiwan.

Ungefär vart tredje år arrangeras konferensen ”Geotechnical Safety and Risk”. Denna gång i Taiwans huvudstad Taipei. Konferensen syftade denna gång bland annat till att diskutera implementeringsfrågor avseende sannolikhetsbaserad dimensionering för geokonstruktioner. Konferensen riktar sig främst mot forskare och de som jobbar med att utveckla dimensioneringskoder (t.ex. vårt europeiska ramverk för geoteknik – Eurokod 7). Denna gång var det National University of Taiwan som arrangerade konferensen. Några av huvudspåren var:

  •   Performance-Based Design Codes and Practice,
  •   Machine Learning for Big Data,
  •   Statistics for Soil & Rock Properties and Applications,
  •   Probabilistic Site Characterization,
  •   Bayesian Updating.

Dålig implementering

Efter två dagar av föreläsningar från morgon till kväll kan jag konstatera att det finns gott om fina beräkningsmodeller inom akademin. Jag undrar samtidigt: Varför ser vi inte mer av detta inom industrin? Konferensen syftar ju ändå till att diskutera implementeringsfrågor kring statistiska beräkningsmetoder inom geotekniken. Många av föreläsarna på konferensen presenterade avancerade beräkningsmodeller. Tyvärr är det så att kunskapen om att använda dessa stannar inom just akademin.

En paneldebatt på ämnet ”Challenges and Solutions in Geotechnical Engineering” avslutade första dagens föreläsningar. Fokus var på just implementeringsproblem inom geotekniken. I debatten ifrågasattes i princip forskningsområdets existens i det fall forskarna inte lyckas att kommunicera med branschen. Det kan tyckas hårt men det är ibland dessa extrema tankeexperiment som får oss att inse vilka problem vi står inför.

Det var en inspirerande debatt som avslutades med att samtliga var rörande överens om att just implementering av statistiska beräkningsmetoder är vår största utmaning och det som borde vara primärt fokus framöver.