舗装ライフサイクルアセスメントにおける機械学習の適用可能性：レビュー

Key Points

• 機械学習は、舗装設計におけるライフサイクルアセスメントの精度を向上させ、持続可能性を高める可能性を示している。
• 主要な証拠は、舗装評価のために異なるデータセットでテストされたさまざまな機械学習モデルを指摘している。
• 観察分析は、舗装ライフサイクルアセスメントにおける現在の限界とデータ駆動型解決策の潜在的な領域を特定する。
• 舗装の持続可能な実践に機械学習を効果的に統合するためのさらなる研究の必要性を強調する。