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Deslizamentos de terra são um dos desastres geológicos com ampla distribuição, grande impacto e danos graves em todo o mundo. A avaliação de risco de deslizamento de terra pode nos ajudar a conhecer o risco de ocorrências, sendo uma maneira eficaz de prevenir desastres de deslizamento de terra com antecedência. Nas últimas décadas, a inteligência artificial (IA) se desenvolveu rapidamente e tem sido utilizada em uma ampla gama de aplicações, especialmente para riscos naturais. Com base nas literaturas publicadas, este artigo apresenta uma revisão detalhada das aplicações de IA na avaliação de risco de deslizamento de terra. Três áreas-chave em que a aplicação de IA é proeminente são identificadas, incluindo detecção de deslizamentos de terra, avaliação de suscetibilidade a deslizamentos e previsão de deslocamento de deslizamentos. O aprendizado de máquina (AM), que inclui aprendizado profundo (AP), emergiu como a tecnologia primária que tem sido considerada com sucesso devido à sua capacidade de quantificar relações não lineares complexas das estruturas do solo e dos fatores predisponentes a deslizamentos. Entre os algoritmos, redes neurais convolucionais (RNCs) e redes neurais recorrentes (RNNs) são dois modelos mais amplamente utilizados com resultados satisfatórios na avaliação de risco de deslizamento de terra. A capacidade de generalização, as estratégias de treinamento amostral e a otimização de hiperparâmetros desses modelos são cruciais e devem ser cuidadosamente consideradas. Os desafios e oportunidades das aplicações de IA também são discutidos, fornecendo sugestões para futuras pesquisas na avaliação de risco de deslizamento de terra.
He et al. (Sat,) estudaram essa questão.