La promesse de l'implémentation de l'apprentissage automatique dans l'ingénierie sismique : Une revue à la pointe de la technologie

L'apprentissage automatique (AA) a évolué rapidement ces dernières années avec la promesse de modifier et d'améliorer de manière significative le rôle de la science des données dans une variété de disciplines. Comparé aux approches traditionnelles, l'AA offre des avantages pour traiter des problèmes complexes, fournir une efficacité computationnelle, propager et traiter les incertitudes, et faciliter la prise de décision. De plus, la maturation de l'AA a conduit à des avancées significatives non seulement dans la recherche en intelligence artificielle (IA) grand public, mais aussi dans d'autres domaines scientifiques et techniques, tels que la science des matériaux, le bio-ingénierie, la gestion de la construction et l'ingénierie des transports. Cette étude réalise une revue complète des progrès et des défis de l'implémentation de l'AA dans le domaine de l'ingénierie sismique. Une matrice d'attributs hiérarchique est adoptée pour catégoriser la littérature existante en fonction de quatre caractéristiques identifiées dans le domaine, telles que la méthode d'AA, le domaine thématique, la ressource de données et l'échelle d'analyse. La revue à la pointe de la technologie indique dans quelle mesure l'AA a été appliquée dans quatre domaines thématiques de l'ingénierie sismique, y compris l'analyse des risques sismiques, l'identification de systèmes et la détection de dommages, l'évaluation de la fragilité sismique, et le contrôle structurel pour l'atténuation des séismes. De plus, les défis de recherche et les besoins de recherche futurs associés sont discutés, ce qui inclut l'adoption de la prochaine génération de partage de données et de technologies de capteurs, la mise en œuvre de techniques d'AA plus avancées, et le développement de modèles d'AA guidés par la physique.