في عالم الهندسة التكنولوجية، تعتبر نمذجة الهياكل عنصراً أساسياً في العلوم الهندسية الحاسوبية. حيث إن أي تقصير في الدقة الفيزيائية أو انتهاك للمواصفات قد يؤدي إلى إبطال نتائج المحاكاة المرتبطة. لذا، تم مؤخراً استكشاف الإمكانيات الكبيرة لنماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) في توليد كود نمذجي بشكل تلقائي.

ولكن رغم هذه الابتكارات، لا يزال هناك تحديات تتعلق بالخروج بمخرجات غير قابلة للتنفيذ أو تحتوي على عدم اتساق فيزيائي، خصوصاً تحت القيود الهندسية الصارمة. لهذا السبب، تم اقتراح إطار عمل يهدف إلى تحسين نمذجة البناء بشكل متسق مع الفيزياء، ويتضمن بناء المعرفة الميدانية، ومحاذاة النموذج مع القيود، والتقييم المدفوع بالتحقق.

ويتم تقديم مجموعة بيانات متخصصة تحت اسم "CivilInstruct" التي تهدف إلى تدوين المعرفة الخاصة بالهندسة الهيكلية ومنطق القيود، مما يمكّن من توليد نماذج جاهزة للمحاكاة. تم استخدام استراتيجية ضبط دقيقة من مرحلتين لتعزيز الرضا عن القيود والامتثال لمواجهة برمجة التطبيقات، مما أدى إلى تقليل كبير للإخراجات الهلوسية وغير المتوافقة.

كما تم تقديم "MBEval" كمعيار تقويمي مدفوع بالتحقق، يقيم القابلية للتنفيذ والاتساق الديناميكي الهيكلي من خلال التحقق ذو الحلقة المغلقة. أظهرت النتائج التجريبية تحسناً ملحوظاً مقارنة بالأسس التجريبية عبر مجموعة من المقاييس الدقيقة للتحقق.

للاطلاع على الكود المصدري، يمكنك زيارة رابط الكود واستكشاف المزيد حول هذا الإطار المبتكر.