Is there a Universal Rock Mass Classification System?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: This paper examines the consequences of subjectivity on universal design methodologies, and emphasizes the need for a cohesive and globally accepted rock mass classification (RMC) framework to foster innovation and efficiency in rock engineering projects. Challenges posed by varied rock mass classification systems and core logging practices complicate the task of data collection and preparation for emerging technologies. Integrating new technologies into rock engineering relies heavily on quality, standardized data. Inconsistencies in terminology, measurement standards, and emphasis on specific rock characteristics can introduce biases which will hinder the development of robust designs. This paper examines the importance of overcoming data preparation hurdles in order to utilize the full potential of new technologies in rock engineering. By unravelling the intricacies of this multidimensional problem, this study provides a foundation for discussions on standardization, collaboration, and innovation within the field, ultimately paving the way for more reliable and efficient rock engineering practices on a global scale. This research aims to provide insights that will contribute to the overarching goal of developing universal design methods for rock engineering while addressing the current challenges of data preparation in rock engineering. 1. INTRODUCTION In the past few years, the field of Artificial Intelligence has flourished. Numerous, unrelated industries have adopted machine learning to improve workflow, worker safety and productivity (Patel et al., 2021). Interest in artificial intelligence models for applications in the Rock Engineering field has increased significantly in recent years. Artificial Intelligence (A.I.) was defined by John McCarthy (2004) as "the science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs. It is related to the similar task of using computers to understand human intelligence, but AI does not have to confine itself to methods that are biologically observable". To this end, various models have been developed and deployed for Rock Engineering applications such as using Convoluted Neural Networks (C.N.N.) for optical rock fracture mapping (Azhari et al, 2021).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».