The promise of implementing machine learning in earthquake engineering: A state‐of‐the‐art review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Machine learning (ML) has evolved rapidly over recent years with the promise to substantially alter and enhance the role of data science in a variety of disciplines. Compared with traditional approaches, ML offers advantages to handle complex problems, provide computational efficiency, propagate and treat uncertainties, and facilitate decision making. Also, the maturing of ML has led to significant advances in not only the main‐stream artificial intelligence (AI) research but also other science and engineering fields, such as material science, bioengineering, construction management, and transportation engineering. This study conducts a comprehensive review of the progress and challenges of implementing ML in the earthquake engineering domain. A hierarchical attribute matrix is adopted to categorize the existing literature based on four traits identified in the field, such as ML method, topic area, data resource, and scale of analysis. The state‐of‐the‐art review indicates to what extent ML has been applied in four topic areas of earthquake engineering, including seismic hazard analysis, system identification and damage detection, seismic fragility assessment, and structural control for earthquake mitigation. Moreover, research challenges and the associated future research needs are discussed, which include embracing the next generation of data sharing and sensor technologies, implementing more advanced ML techniques, and developing physics‐guided ML models.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle