Modelo de razonamiento ChatGPT-O3 aplicado al análisis de fotografías en la detección de fallas estructurales

Gabriel Jesús Montúfar Chiriboga

doi:10.48204/j.saberes.v9n2.a7329

Submitted May 22, 2025

Published 2026-07-01

Artículos

Vol. 9 No. 2 (2026): Revista Saberes APUDEP

ChatGPT-O3 reasoning model applied to the analysis of photographs in the detection of structural faults

Gabriel Jesús Montúfar Chiriboga⁺⁻

DOI https://doi.org/10.48204/j.saberes.v9n2.a7329

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DOI: 10.48204/j.saberes.v9n2.a7329

Published: 2026-07-01

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Montúfar Chiriboga, G. J. (2026). ChatGPT-O3 reasoning model applied to the analysis of photographs in the detection of structural faults. Revista Saberes APUDEP, 9(2), 171–193. https://doi.org/10.48204/j.saberes.v9n2.a7329

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Abstract

Structural failure detection is crucial to ensure the safety and durability of buildings. This study evaluates the capabilities of the ChatGPT-O3 reasoning model in identifying and analyzing structural failures using images. The model was applied to a set of photographs showing common pathologies such as delamination, exposed reinforcing steel, cracks, and moisture. Its results were compared with evaluations performed by human experts, analyzing accuracy, technical consistency, and relevance of the proposed solutions.

ChatGPT-O3 demonstrated a high degree of accuracy (85%) in identifying failures and stood out for its viable solutions aligned with international standards such as ACI 546 and EN 1504 (90% relevance). Recommendations included non-destructive testing, concrete repair, reinforcement protection, and preventive maintenance, showing a comprehensive approach to structural failure management.

Although the model has limitations in adapting to local conditions and complex cases, its results show its potential to complement traditional inspections, reducing subjectivity and speeding up diagnosis times. This study highlights the importance of combining artificial intelligence with expert validation to maximize efficiency in structural monitoring and foster more sustainable practices in civil engineering

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