機械学習と破壊力学の出会い：私たちは何を学べるのか？

破壊力学は固体力学の重要な分野であり、自然および人工材料の亀裂および破損プロセスを特定し理解する上で重要な役割を果たしてきました。第4のパラダイムとして登場したデータ駆動型/物理的知識に基づく方法により、機械学習（ML）はこの分野に変革の機会を提供します。破壊力学コミュニティにおけるMLを利用した研究の急速な成長に伴い、複雑な物理を「学ぶ」必要性やデータセットからのマッピングの重要性がより明確になっています。この目的のために、本論文はMLと破壊力学の交差点におけるスクリーンショット調査を提示します。まず、主要なMLアルゴリズムが精査され、その後に一般的に使用される計算方法が続きます。さらに、破壊力学の6つの重要な側面におけるMLの応用について詳細なレビューを提供します。これらの重要な発見に加えて、本研究は探求が不足している研究の方向性を特定し、実行可能な推奨事項を提供します。このタイムリーなレビューは、破壊力学を進展させるためのML手法の可能性を強調しています。研究者が自らの研究にML技術を組み込むための実用的なガイドを提供し、破壊力学コミュニティにおける第4のパラダイムへの道を切り開きます。