Machine learning in earth sciences
પૃથ્વી વિજ્ઞાનમાં મશીન લર્નિંગના ઉપયોગોમાં ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય મેપિંગ, ગેસ લિકેજ ડિટેક્શન અને ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય વિશેષતાઓની ઓળખનો સમાવેશ થાય છે. મશીન લર્નિંગ (એમએલ) એ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (એઆઈ) નો એક પ્રકાર છે જે કમ્પ્યુટર સિસ્ટમોને સ્પષ્ટ સૂચનાઓ અને પ્રોગ્રામિંગની જરૂરિયાતને દૂર કરતી વખતે ડેટાના વિશાળ અને જટિલ સમૂહોને વર્ગીકૃત કરવા, ક્લસ્ટર કરવા, ઓળખવા અને વિશ્લેષણ કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. પૃથ્વી વિજ્ઞાન એ પૃથ્વી ગ્રહની ઉત્પત્તિ, ઉત્ક્રાંતિ અને ભવિષ્યનો અભ્યાસ છે. પૃથ્વી પ્રણાલીને ઘન પૃથ્વી, વાતાવરણ, જળમંડળ અને જીવમંડળ સહિત ચાર મુખ્ય ઘટકોમાં વિભાજિત કરી શકાય છે. પૃથ્વી વિજ્ઞાનના સંશોધનની પ્રકૃતિના આધારે વિવિધ અલ્ગોરિધમ્સ લાગુ કરી શકાય છે. કેટલાક અલ્ગોરિધમ્સ ચોક્કસ હેતુઓ માટે અન્ય કરતા નોંધપાત્ર રીતે વધુ સારું પ્રદર્શન કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (સી. એન. એન.) છબીઓનું અર્થઘટન કરવામાં સારા છે, કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (એ. એન. એન.) માટીના વર્ગીકરણમાં સારું પ્રદર્શન કરે છે પરંતુ સપોર્ટ-વેક્ટર મશીન (એસ. વી. એમ.) શિક્ષણ કરતાં તાલીમ આપવા માટે વધુ ગણતરીત્મક રીતે ખર્ચાળ છે. મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ તાજેતરના દાયકાઓમાં લોકપ્રિય રહ્યો છે, કારણ કે માનવરહિત હવાઈ વાહનો (યુએવી), અલ્ટ્રા-હાઇ રિઝોલ્યુશન રિમોટ સેન્સિંગ ટેકનોલોજી અને ઉચ્ચ-પ્રદર્શન કમ્પ્યુટિંગ એકમો જેવી અન્ય તકનીકોનો વિકાસ મોટા ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાસેટ્સ અને વધુ અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સની ઉપલબ્ધતા તરફ દોરી જાય છે. મહત્વ પૃથ્વી વિજ્ઞાનની જટિલતા પૃથ્વી વિજ્ઞાનની સમસ્યાઓ ઘણીવાર જટિલ હોય છે. કુદરતી પર્યાવરણમાં જાણીતા અને વર્ણવેલ ગાણિતિક નમૂનાઓને લાગુ કરવા મુશ્કેલ છે, તેથી મશીન લર્નિંગ સામાન્ય રીતે આવી બિન-રેખીય સમસ્યાઓ માટે વધુ સારો વિકલ્પ છે. પર્યાવરણીય માહિતી સામાન્ય રીતે બિન-રેખીય હોય છે અને તેમાં ઉચ્ચ-ક્રમની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે, અને ગુમ થયેલ માહિતી સાથે, પરંપરાગત આંકડા ઓછા પ્રદર્શન કરી શકે છે કારણ કે મોડેલ પર રેખીયતા જેવી અવાસ્તવિક ધારણાઓ લાગુ કરવામાં આવે છે. સંખ્યાબંધ સંશોધકોએ શોધી કાઢ્યું છે કે મશીન લર્નિંગ પૃથ્વી વિજ્ઞાનમાં પરંપરાગત આંકડાકીય નમૂનાઓને પાછળ છોડી દે છે, જેમ કે વન છત્ર માળખાની લાક્ષણિકતા, આબોહવા-પ્રેરિત શ્રેણી પરિવર્તનની આગાહી અને ભૂસ્તરીય પાસાઓનું વર્ણન. વન છત્ર માળખાની લાક્ષણિકતા વૈજ્ઞાનિકોને આબોહવા પરિવર્તન માટે વનસ્પતિ પ્રતિક્રિયાનો અભ્યાસ કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. આબોહવા-પ્રેરિત શ્રેણી પરિવર્તનની આગાહી નીતિ ઘડવૈયાઓને આબોહવા પરિવર્તનના પરિણામોને દૂર કરવા માટે યોગ્ય વાતચીત પદ્ધતિ અપનાવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. ભૂસ્તરીય પાસાઓનું વર્ણન કરવાથી ભૂસ્તરશાસ્ત્રીઓને વિસ્તારના ભૂસ્તરશાસ્ત્રને સમજવામાં મદદ મળે છે, જે વિસ્તારના વિકાસ અને વ્યવસ્થાપન માટે જરૂરી છે. અપ્રાપ્ય માહિતી પૃથ્વી વિજ્ઞાનમાં, કેટલીક માહિતી મેળવવી અથવા એકત્રિત કરવી ઘણીવાર મુશ્કેલ હોય છે, તેથી મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિ દ્વારા સરળતાથી ઉપલબ્ધ માહિતીમાંથી માહિતીનું અનુમાન લગાવવું ઇચ્છનીય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઉષ્ણકટિબંધીય વરસાદીવનોમાં ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય નકશા બનાવવી પડકારજનક છે કારણ કે ગાઢ વનસ્પતિ આવરણ અને ખડકોના બાહ્ય ભાગો નબળી રીતે ખુલ્લા છે. મશીન લર્નિંગ અભિગમો સાથે રિમોટ સેન્સિંગ લાગુ કરવું પહોંચી ન શકાય તેવા વિસ્તારોમાં જાતે મેપિંગની જરૂર વગર ઝડપી મેપિંગ માટે વૈકલ્પિક રીત પ્રદાન કરે છે. સમયનો ખર્ચ ઘટાડવો મશીન લર્નિંગ નિષ્ણાતો દ્વારા કરવામાં આવતા પ્રયત્નોને પણ ઘટાડી શકે છે, કારણ કે વર્ગીકરણ અને એનોટેશન વગેરેના મેન્યુઅલ કાર્યો પૃથ્વી વિજ્ઞાનના સંશોધનના કાર્યપ્રવાહમાં અવરોધો છે. ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય નકશા, ખાસ કરીને વિશાળ, દૂરના વિસ્તારમાં પરંપરાગત પદ્ધતિઓ સાથે શ્રમ, ખર્ચ અને સમય સઘન છે. રિમોટ સેન્સિંગ અને મશીન લર્નિંગ અભિગમોનો સમાવેશ કેટલીક ફિલ્ડ મેપિંગ જરૂરિયાતોને દૂર કરવા માટે વૈકલ્પિક ઉકેલ પ્રદાન કરી શકે છે. મનુષ્ય દ્વારા હાથથી કરવામાં આવતા કાર્યોની સરખામણીમાં સુસંગત અને પૂર્વગ્રહ મુક્ત સુસંગતતા અને પૂર્વગ્રહ મુક્ત પણ મશીન લર્નિંગનો એક ફાયદો છે. ડિનોફ્લેજેલેટ્સની ઓળખમાં માનવ અને મશીન લર્નિંગની કામગીરીની સરખામણી કરતા સંશોધનમાં, મશીન લર્નિંગ મનુષ્યોની જેમ વ્યવસ્થિત પૂર્વગ્રહ માટે સંવેદનશીલ હોવાનું જણાયું નથી. મનુષ્યોમાં હાજર પુનરાવર્તનની અસર એ છે કે વર્ગીકરણ ઘણીવાર તાજેતરમાં યાદ કરાયેલા વર્ગો તરફ પક્ષપાત કરે છે. સંશોધનના લેબલિંગ કાર્યમાં, જો નમૂનાઓમાં એક પ્રકારનું ડિનોફ્લેજેલેટ્સ ભાગ્યે જ જોવા મળે છે, તો નિષ્ણાત પર્યાવરણશાસ્ત્રીઓ સામાન્ય રીતે તેને યોગ્ય રીતે વર્ગીકૃત કરશે નહીં. વ્યવસ્થિત પૂર્વગ્રહ મનુષ્યોની વર્ગીકરણની ચોકસાઈને મજબૂત રીતે બગાડે છે. શ્રેષ્ઠ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ વિવિધ ક્ષેત્રોમાં મશીન લર્નિંગના વ્યાપક ઉપયોગને કારણે શીખવાની પદ્ધતિઓના એલ્ગોરિધમ્સની વિશાળ શ્રેણી લાગુ કરવામાં આવી છે. મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ પૃથ્વી વિજ્ઞાનની સમસ્યાને ઉકેલવામાં સંશોધકોને ખૂબ જ રસમાં લાગુ પડે છે. ચોક્કસ હેતુ માટે શ્રેષ્ઠ અલ્ગોરિધમ પસંદ કરવાથી ચોકસાઈમાં નોંધપાત્ર વધારો થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ભારતના હટ્ટીમાં ગોલ્ડ-બેરિંગ ગ્રેનાઇટ-ગ્રીનસ્ટોન ખડકોનું લિથોલોજિકલ મેપિંગ AVIRIS-NG હાયપરસ્પેક્ટ્રલ ડેટા સાથે, સપોર્ટ વેક્ટર મશીન (SVM) અને રેન્ડમ ફોરેસ્ટનો ઉપયોગ કરવા વચ્ચે એકંદર ચોકસાઈમાં 10 ટકાથી વધુ તફાવત દર્શાવે છે. કેટલાક અલ્ગોરિધમ્સ કેટલીક મહત્વપૂર્ણ માહિતી પણ જાહેર કરી શકે છે. 'વ્હાઇટ-બોક્સ મોડેલ્સ' એ પારદર્શક મોડેલ્સ છે જેમાં પરિણામો અને પધ્ધતિઓ સરળતાથી સમજાવી શકાય છે, જ્યારે 'બ્લેક-બોક્સ' મોડેલ્સ તેનાથી વિપરીત છે. ઉદાહરણ તરીકે, સપોર્ટ-વેક્ટર મશીન (એસ. વી. એમ.) એ ભૂસ્ખલનની સંવેદનશીલતા આકારણીની ચોકસાઈમાં શ્રેષ્ઠ પરિણામ આપ્યું હોવા છતાં, પરિણામને નિષ્ણાત નિયમોના રૂપમાં ફરીથી લખી શકાતું નથી જે સમજાવે છે કે કોઈ વિસ્તારને તે ચોક્કસ વર્ગ તરીકે કેવી રીતે અને શા માટે વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યો હતો. તેનાથી વિપરીત, નિર્ણય વૃક્ષમાં પારદર્શક મોડેલ હોય છે જે સરળતાથી સમજી શકાય છે, અને જો મોડેલમાં કોઈ હાજર હોય તો વપરાશકર્તા પૂર્વગ્રહનું નિરીક્ષણ કરી શકે છે અને તેને ઠીક કરી શકે છે. જો કોમ્પ્યુટેશનલ શક્તિ ચિંતાનો વિષય છે, તો કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક જેવી વધુ કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે માગણી કરતી શીખવાની પદ્ધતિને ઓછી પસંદ કરવામાં આવે છે, તે હકીકત હોવા છતાં કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક માટીના વર્ગીકરણ જેવા અન્ય અલ્ગોરિધમ્સને સહેજ પાછળ રાખી શકે છે. નીચે કેટલાક સામાન્ય રીતે લાગુ કરાયેલા અલ્ગોરિધમ્સની હાઇલાઇટ્સ છે. ઉપયોગ ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય અથવા લિથોલોજીકલ મેપિંગ અને ખનિજ સંભાવના મેપિંગ ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય અથવા લિથોલોજીકલ મેપિંગ ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય સુવિધાઓ અને ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય એકમો દર્શાવતા નકશા બનાવે છે. ખનિજ સંભાવના મેપિંગ વિવિધ ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ કરે છે જેમ કે ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય નકશા, એરોમેગ્નેટિક છબી વગેરે નકશા બનાવવા માટે કે જે ખનિજ સંશોધન માટે વિશિષ્ટ છે. ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય/લિથોલોજીકલ મેપિંગ અને ખનિજ સંભાવના મેપિંગ રિમોટ સેન્સિંગ અને ભૂભૌતિકીય ડેટામાંથી પ્રાપ્ત સ્પેક્ટ્રલ ઇમેજરીના ઇનપુટ સાથે મશીન-લર્નિંગ તકનીકો સાથે ડેટાની પ્રક્રિયા કરીને કરી શકાય છે. સ્પેક્ટ્રલ ઇમેજરી એ ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક સ્પેક્ટ્રમમાં પસંદ કરેલા ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક તરંગલંબાઇના બેન્ડનું ઇમેજિંગ છે, જ્યારે પરંપરાગત ઇમેજિંગ ઇલેક્ટ્રોમેગ્નેટિક સ્પેક્ટ્રમમાં ત્રણ તરંગલંબાઇના બેન્ડ (લાલ, લીલો, વાદળી) મેળવે છે. રેન્ડમ ફોરેસ્ટ અને સપોર્ટ વેક્ટર મશીન (એસ. વી. એમ.) વગેરે રિમોટ સેન્સ્ડ જિયોફિઝિકલ ડેટા સાથે ઉપયોગમાં લેવાતા સામાન્ય અલ્ગોરિધમ્સ છે, જ્યારે સિમ્પલ લીનિયર ઇટરેટિવ ક્લસ્ટરિંગ-કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એસ. એલ. આઈ. સી.-સી. એન. એન.) અને કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક (સી. એન. એન.) વગેરે સામાન્ય રીતે હવાઈ ફોટા અને છબીઓ સાથે કામ કરતી વખતે લાગુ કરવામાં આવે છે. મોટા પાયે મેપિંગ એરબોર્ન અને સેટેલાઇટ રિમોટ સેન્સિંગ જિયોફિઝિકલ ડેટામાંથી જિયોફિઝિકલ ડેટા સાથે કરી શકાય છે, અને ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન માટે માનવરહિત હવાઈ વાહન (યુએવી) ની છબીઓ સાથે નાના પાયે મેપિંગ કરી શકાય છે. વિવિધ સંશોધનમાં જણાવ્યા મુજબ, મોટા પાયે અને નાના પાયે મેપિંગમાં, વનસ્પતિ આવરણ એ રિમોટ સેન્સિંગ સાથે ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય મેપિંગ માટેના મુખ્ય અવરોધોમાંનું એક છે. વનસ્પતિ વર્ણપટની છબીની ગુણવત્તાને અસર કરે છે અથવા હવાઈ છબીઓમાં ખડકની માહિતીને અસ્પષ્ટ કરે છે. ભૂસ્ખલનની સંવેદનશીલતા અને ભૂસ્ખલનની સંવેદનશીલતાનું જોખમી મેપિંગ એ સ્થળની ભૂસ્ખલનની સંભાવનાનો ઉલ્લેખ કરે છે, જે સ્થાનિક ભૂપ્રદેશની પરિસ્થિતિઓથી પ્રભાવિત હોય છે. ભૂસ્ખલનની સંવેદનશીલતા મેપિંગ ભૂસ્ખલનની સંભાવના ધરાવતા વિસ્તારોને પ્રકાશિત કરી શકે છે જે શહેરી આયોજન અને આપત્તિ વ્યવસ્થાપન કાર્યો માટે ઉપયોગી છે. મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ માટેના ઇનપુટ ડેટાસેટમાં સામાન્ય રીતે ટોપોગ્રાફિક માહિતી, લિથોલોજિકલ માહિતી, ઉપગ્રહ છબીઓ વગેરેનો સમાવેશ થાય છે. અને કેટલાકમાં તેમની અભ્યાસ જરૂરિયાતો અનુસાર જમીનનો ઉપયોગ, જમીન આવરણ, ગટરની માહિતી, વનસ્પતિ આવરણનો સમાવેશ થઈ શકે છે. ભૂસ્ખલન સંવેદનશીલતા મેપિંગ માટે મશીન લર્નિંગ તાલીમમાં, તાલીમ અને પરીક્ષણ ડેટાસેટ્સ જરૂરી છે. તાલીમ અને પરીક્ષણ માટે ડેટાસેટ્સ ફાળવવાની બે પદ્ધતિઓ છે, એક છે ડેટાસેટ્સ માટે અભ્યાસ ક્ષેત્રને અવ્યવસ્થિત રીતે વિભાજિત કરવું, બીજું છે બે ડેટાસેટ્સ માટે સમગ્ર અભ્યાસને બે સંલગ્ન ભાગોમાં વહેંચવો. વર્ગીકરણના નમૂનાઓનું પરીક્ષણ કરવા માટે, અભ્યાસ ક્ષેત્રને અવ્યવસ્થિત રીતે બે ડેટાસેટ્સમાં વિભાજિત કરવાની સામાન્ય પ્રથા છે, જો કે, તે વધુ ઉપયોગી છે કે અભ્યાસ ક્ષેત્રને બે સંલગ્ન ભાગોમાં વિભાજિત કરી શકાય જેથી ઓટોમેશન અલ્ગોરિધમ નજીકના જમીનના નિષ્ણાત પ્રોસેસ્ડ ડેટાના ઇનપુટ સાથે નવા ક્ષેત્રનું મેપિંગ કરી શકે. લક્ષણ ઓળખ અને શોધ વિસંગતતા વિશ્લેષણ ફોલ્ટ પ્લેન, બેડિંગ પ્લેન વગેરે જેવી વિસંગતતાઓની ઇજનેરીમાં મહત્વપૂર્ણ અસરો છે. રોક ફ્રેક્ચરને હસ્તક્ષેપ કરતી વસ્તુઓની હાજરી સાથે પણ ફોટોગ્રામેટ્રિક વિશ્લેષણ દ્વારા મશીન લર્નિંગ દ્વારા આપમેળે ઓળખી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે, ફોલિયેશન, લાકડીના આકારની વનસ્પતિ વગેરે. છબીઓનું વર્ગીકરણ કરવા માટે મશીન તાલીમમાં, વધુ પડતી ફિટિંગ ટાળવા અને તાલીમ ડેટાસેટને વધારવા માટે ડેટા વૃદ્ધિ એ એક સામાન્ય પ્રથા છે. ઉદાહરણ તરીકે, ખડકના અસ્થિભંગને ઓળખવાના સંશોધનમાં, તાલીમ માટે 68 છબીઓ અને પરીક્ષણ ડેટાસેટ માટે 23 છબીઓ રેન્ડમ વિભાજન દ્વારા તૈયાર કરવામાં આવી હતી. ત્યારબાદ ડેટા વૃદ્ધિ હાથ ધરવામાં આવી હતી અને તાલીમ ડેટાસેટને ફ્લિપ અને રેન્ડમ ક્રોપ દ્વારા 8704 છબીઓ સુધી વધારવામાં આવી હતી. આ અભિગમ મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં ખડકના અસ્થિભંગને સચોટ રીતે ઓળખવામાં સક્ષમ હતો. નકારાત્મક આગાહી મૂલ્ય (એન. પી. વી.) અને વિશિષ્ટતા 0.99થી વધુ હતી. આ મશીન લર્નિંગ સાથે વિસંગતતા વિશ્લેષણની મજબૂતાઈ દર્શાવે છે. કાર્બન ડાયોક્સાઇડ લિકેજ ડિટેક્શન ભૂસ્તરીય સીક્વેસ્ટ્રેશન સાઇટ પરથી કાર્બન ડાયોક્સાઇડ લિકેજનું પ્રમાણ વધુને વધુ ધ્યાન આકર્ષિત કરી રહ્યું છે કારણ કે લોકોને કાર્બન ડાયોક્સાઇડને સુરક્ષિત રીતે અને અસરકારક રીતે ભૂગર્ભમાં સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે કે કેમ તેમાં રસ છે. એક ભૂસ્તરીય જપ્તી સ્થળ ગ્રીનહાઉસ ગેસ મેળવવા અને ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય રચનાઓમાં ઊંડા ભૂગર્ભમાં દફનાવવાનું છે. ભૂસ્તરીય પૃથ્થકરણ સ્થળમાંથી કાર્બન ડાયોક્સાઇડનું લિકેજ પરોક્ષ રીતે રિમોટ સેન્સિંગ અને અનસુપરવાઇઝ્ડ ક્લસ્ટરિંગ અલ્ગોરિધમ (ઇટરેટિવ સેલ્ફ-ઓર્ગેનાઇઝિંગ ડેટા એનાલિસિસ ટેકનીક (આઇએસઓડીએટીએ) પદ્ધતિ) ની મદદથી ગ્રહના તણાવના પ્રતિભાવ દ્વારા શોધી શકાય છે. જમીનમાં CO2ની સાંદ્રતામાં વધારો છોડના શ્વસનને અટકાવીને છોડ માટે તણાવ પ્રતિક્રિયાનું કારણ બને છે કારણ કે કાર્બન ડાયોક્સાઇડ દ્વારા ઓક્સિજન દૂર કરવામાં આવે છે. વનસ્પતિ દ્વારા તણાવ સંકેત રેડ એજ ઇન્ડેક્સ (REI) સાથે શોધી શકાય છે. હાયપરસ્પેક્ટ્રલ છબીઓ સમાન પ્લાન્ટ પ્રતિસાદો સાથે અનસુપરવાઇઝ્ડ અલ્ગોરિધમ ક્લસ્ટરિંગ પિક્સેલ્સ દ્વારા પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. જાણીતા CO2 લિકેજ ધરાવતા વિસ્તારોમાં હાયપરસ્પેક્ટ્રલ માહિતી કાઢવામાં આવી હતી જેથી કરીને CO2 લિકેજ ધરાવતા વિસ્તારોને વર્ણપટ વિસંગતતાઓ સાથે ક્લસ્ટર પિક્સેલ્સ સાથે સરખાવી શકાય. તેમ છતાં અભિગમ CO2 લિકેજને અસરકારક રીતે ઓળખી શકે છે, ત્યાં કેટલીક મર્યાદાઓ છે જેના માટે વધુ અભ્યાસની જરૂર છે. ઉચ્ચ ક્લોરોફિલ શોષણ, વનસ્પતિમાં વિવિધતા અને છાયાની અસરો જેવા કારણોસર રેડ એજ ઇન્ડેક્સ (આર. ઈ. આઈ.) સચોટ ન પણ હોઈ શકે, તેથી કેટલાક ભારિત પિક્સેલ્સને ખોટી રીતે તંદુરસ્ત પિક્સેલ્સ તરીકે ઓળખવામાં આવ્યા હતા. મોસમી, ભૂગર્ભજળ કોષ્ટકની ઊંચાઈ પણ વનસ્પતિના CO2ના તણાવના પ્રતિભાવને અસર કરી શકે છે. પાણીના પ્રવાહનું પ્રમાણ રોક માસ રેટિંગ (આર. એમ. આર.) પ્રણાલી છ પરિમાણોના ઇનપુટ સાથે ભૂ-યાંત્રિક માધ્યમો દ્વારા વિશ્વભરમાં અપનાવવામાં આવેલી રોક માસ વર્ગીકરણ પ્રણાલી છે. પાણીના પ્રવાહની માત્રા એ વર્ગીકરણ યોજનાના ઇનપુટ્સમાંથી એક છે, જે ભૂગર્ભજળની સ્થિતિનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. રોક ટનલના મુખમાં પાણીના પ્રવાહનું પ્રમાણ પરંપરાગત રીતે ક્ષેત્રમાં દ્રશ્ય નિરીક્ષણ દ્વારા કરવામાં આવતું હતું, જે સલામતીની ચિંતાઓ સાથે શ્રમ અને સમય માંગી લે છે. મશીન લર્નિંગ બાંધકામ સ્થળ પર લેવામાં આવેલી છબીઓનું વિશ્લેષણ કરીને પાણીનો પ્રવાહ નક્કી કરી શકે છે. અભિગમનું વર્ગીકરણ મોટે ભાગે આર. એમ. આર. પ્રણાલીને અનુસરે છે પરંતુ ભીની અને ભીની સ્થિતિને સંયોજિત કરે છે કારણ કે માત્ર દ્રશ્ય નિરીક્ષણ દ્વારા તફાવત કરવો મુશ્કેલ છે. આ છબીઓને બિન-નુકસાનની સ્થિતિ, ભીની સ્થિતિ, ટપકતી સ્થિતિ, વહેતી સ્થિતિ અને વહેતી સ્થિતિમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવી હતી. છબીઓને વર્ગીકૃત કરવાની ચોકસાઈ લગભગ 90 ટકા હતી. માટીનું વર્ગીકરણ જમીન તપાસ પદ્ધતિ માટે સૌથી વધુ લોકપ્રિય ખર્ચ-અસરકારક પદ્ધતિ શંકુ પ્રવેશ પરીક્ષણ (CPT) છે. આ પરીક્ષણ ધાતુના શંકુને જમીનમાં ધકેલીને કરવામાં આવે છે અને સતત દરે દબાણ કરવા માટે જરૂરી બળ અર્ધ-સતત લોગ તરીકે નોંધવામાં આવે છે. મશીન લર્નિંગ શંકુ પ્રવેશ પરીક્ષણ લોગ ડેટાના ઇનપુટ સાથે માટીનું વર્ગીકરણ કરી શકે છે. મશીન લર્નિંગ સાથે વર્ગીકૃત કરવાના પ્રયાસમાં, ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે જરૂરી કાર્યોના બે ભાગો છે, જે વિભાજન અને વર્ગીકરણના ભાગો છે. એક જ શ્રેણીના ડેટાને વિભાગોમાં વિભાજિત કરવા માટે વિભાજન ભાગ કન્સ્ટ્રેન્ટ ક્લસ્ટરિંગ એન્ડ ક્લાસિફિકેશન (CONCC) અલ્ગોરિધમ સાથે હાથ ધરી શકાય છે. વર્ગીકરણ ભાગ ડિસિઝન ટ્રીઝ (ડીટી), આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એએનએન) અથવા સપોર્ટ વેક્ટર મશીન (એસવીએમ) દ્વારા હાથ ધરવામાં આવી શકે છે. ત્રણ અલ્ગોરિધમ્સની સરખામણી કરતી વખતે, એવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એ. એન. એન.) એ હ્યૂમસ માટી અને પીટને વર્ગીકૃત કરવામાં શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન કર્યું છે, જ્યારે ડિસિઝન ટ્રીઝે ક્લે પીટને વર્ગીકૃત કરવામાં શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન કર્યું છે. આ પદ્ધતિ દ્વારા વર્ગીકરણ ખૂબ જ ઉચ્ચ ચોકસાઈ સુધી પહોંચવામાં સક્ષમ છે, સૌથી જટિલ સમસ્યા માટે પણ, તેની ચોકસાઈ 83 ટકા હતી, અને ખોટી રીતે વર્ગીકૃત વર્ગ ભૌગોલિક રીતે પડોશી હતો. મોટાભાગના નિષ્ણાતો માટે આવી ચોકસાઈ પૂરતી છે તે હકીકતને ધ્યાનમાં લેતા, તેથી આવા અભિગમની ચોકસાઈને 100% તરીકે ગણી શકાય. ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય માળખાનું વર્ગીકરણ એન્ટિકલાઇન, રિપલ માર્ક્સ, ઝેનોલિથ, સ્ક્રેચ, પિટિગ્મેટિક ફોલ્ડ્સ, ફોલ્ટ, કોંક્રીશન, મડક્રેક્સ, નાઇસોઝ, બૌડિન, બેસાલ્ટ કૉલમ અને ડાઇક જેવી ખુલ્લી ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય રચનાઓને ઊંડા શિક્ષણના નમૂનાથી આપમેળે ઓળખી શકાય છે. સંશોધનોએ દર્શાવ્યું હતું કે થ્રી-લેયર કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક (સી. એન. એન.) અને ટ્રાન્સફર લર્નિંગ અનુક્રમે લગભગ 80 ટકા અને 90 ટકાની મહાન ચોકસાઈ ધરાવે છે, જ્યારે કે-નિયર નેબર (કે. એન. એન.), આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એ. એન. એન.) અને એક્સ્ટ્રીમ ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ (એક્સ. જી. બી. બૂસ્ટ) જેવી અન્ય ઓછી ચોકસાઈ ધરાવે છે, જે <આઇ. ડી. 1> ની રેન્જ ધરાવે છે. ગ્રેસ્કેલ છબીઓ અને રંગીન છબીઓ બંનેનું પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું હતું, અને ચોકસાઈનો તફાવત ઓછો છે, જે અનુમાન કરે છે કે ભૌગોલિક રચનાઓને ઓળખવામાં રંગ ખૂબ મહત્વપૂર્ણ નથી. આગાહી અને આગાહીઓ ભૂકંપની પ્રારંભિક ચેતવણી પ્રણાલીઓ અને ભૂકંપની પ્રારંભિક ચેતવણી પ્રણાલીઓની આગાહી ઘણીવાર સ્થાનિક આવેગજન્ય અવાજ માટે સંવેદનશીલ હોય છે, તેથી ખોટી ચેતવણીઓ આપે છે. મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓની મદદથી અવાજ સંકેતોથી ભૂકંપના તરંગ સ્વરૂપોમાં ભેદભાવ કરીને ખોટી ચેતવણીઓને દૂર કરી શકાય છે. આ પદ્ધતિમાં બે ભાગોનો સમાવેશ થાય છે, પ્રથમ ભાગ જનરેટિવ એડવર્સેરિયલ નેટવર્ક (જી. એ. એન.) સાથે પ્રથમ આગમન પી-તરંગોની સુવિધાઓ શીખવા અને બહાર કાઢવા માટે અને પી-તરંગોમાં ભેદભાવ કરવા માટે રેન્ડમ ફોરેસ્ટ સાથે અનસુપરવાઇઝ્ડ લર્નિંગ છે. પી-તરંગોને ઓળખવામાં 99.2% પ્રાપ્ત અભિગમ અને 98.4% ચોકસાઈ સાથે ઘોંઘાટ સંકેતો દ્વારા ખોટા ટ્રિગર્સને ટાળી શકે છે. પ્રયોગશાળાના ધરતીકંપો વાસ્તવિક દુનિયાના ધરતીકંપોની નકલ કરવા માટે પ્રયોગશાળાના સેટિંગમાં ઉત્પન્ન થાય છે. મશીન લર્નિંગની મદદથી, ધરતીકંપોના અગ્રદૂત તરીકે ધ્વનિ સંકેતોની પેટર્ન જાતે શોધવાની જરૂર વગર ઓળખી શકાય છે. નિષ્ફળતા પહેલાં બાકી રહેલા સમયની આગાહી, ખામીમાંથી નોંધાયેલા સતત ધ્વનિ સમય શ્રેણીના ડેટા સાથે સંશોધનમાં દર્શાવવામાં આવી હતી. લાગુ કરાયેલ અલ્ગોરિધમ રેન્ડમ ફોરેસ્ટને લગભગ 10 સ્લિપ ઇવેન્ટ્સ સાથે પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવ્યું હતું અને બાકીના સમયની નિષ્ફળતાની આગાહી કરવામાં ઉત્તમ પ્રદર્શન કર્યું હતું. તેણે નિષ્ફળતાની આગાહી કરવા માટે ધ્વનિ સંકેતોને ઓળખી કાઢ્યા હતા, અને તેમાંથી એક અગાઉ અજાણ્યો હતો. જો કે ઉત્પન્ન થયેલ આ પ્રયોગશાળાનો ભૂકંપ પૃથ્વી જેટલો જટિલ નથી, તેમ છતાં આ મહત્વપૂર્ણ પ્રગતિ કરે છે જે ભવિષ્યમાં વધુ ભૂકંપની આગાહી કાર્યને માર્ગદર્શન આપે છે. પ્રવાહ પ્રવાહની આગાહી વાસ્તવિક સમયનો પ્રવાહ ડેટા નિર્ણય લેવા માટે અભિન્ન છે, ઉદાહરણ તરીકે, સ્થળાંતર, પૂરની ઘટના દરમિયાન જળાશયના પાણીના સ્તરનું નિયમન. પ્રવાહની માહિતીનો અંદાજ પ્રવાહ દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવેલી માહિતી દ્વારા કરી શકાય છે જે નદીના જળ સ્તરને માપે છે. જો કે, પૂરની ઘટનાથી પાણી અને કાટમાળ પ્રવાહને નુકસાન પહોંચાડી શકે છે અને આવશ્યક વાસ્તવિક સમયની માહિતી ખૂટે છે. ગુમ થયેલ માહિતીનો અંદાજ કાઢવાની મશીન લર્નિંગની ક્ષમતા તેને ઐતિહાસિક પ્રવાહ માહિતી અને વાસ્તવિક સમયની માહિતી બંને સાથે પ્રવાહ પ્રવાહની આગાહી કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. SHEM એ એક મોડેલ છે જે મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ કરીને સ્ટ્રીમફ્લો હાઇડ્રોલોજી અંદાજનો સંદર્ભ આપે છે જે હેતુ પૂરો કરી શકે છે. તેની ચોકસાઈની ચકાસણી કરવા માટે, આગાહી પરિણામની સરખામણી વાસ્તવિક નોંધાયેલા ડેટા સાથે કરવામાં આવી હતી અને ચોકસાઈ 0.78 થી 0.99 ની વચ્ચે હોવાનું જાણવા મળ્યું હતું. પડકાર અપૂરતી તાલીમ માહિતી મશીન લર્નિંગ માટે પૂરતી માત્રામાં તાલીમ અને માન્યતા માહિતી જરૂરી છે. જો કે, સેટેલાઇટ રિમોટ સેન્સિંગ ડેટા જેવા કેટલાક ખૂબ જ ઉપયોગી ઉત્પાદનોમાં 1970ના દાયકાથી માત્ર દાયકાઓનો ડેટા છે. જો કોઈને વાર્ષિક ડેટામાં રસ હોય, તો માત્ર 50 થી ઓછા નમૂનાઓ ઉપલબ્ધ છે. આવી માત્રામાં માહિતી પર્યાપ્ત ન પણ હોઈ શકે. ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય માળખાઓના સ્વચાલિત વર્ગીકરણના અભ્યાસમાં, ડેટાસેટના કદને વધારવા માટે ડેટા વૃદ્ધિની મદદથી હોવા છતાં, નાના તાલીમ ડેટાસેટ એ મોડેલની નબળાઈ છે. પ્રવાહની આગાહી કરવાના અન્ય એક અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે ચોકસાઈ પર્યાપ્ત ઐતિહાસિક માહિતીની ઉપલબ્ધતા પર આધારિત છે, તેથી પૂરતી તાલીમ માહિતી મશીન લર્નિંગની કામગીરી નક્કી કરે છે. અપૂરતી તાલીમ માહિતી ઓવરફિટિંગ નામની સમસ્યા તરફ દોરી શકે છે. ઓવરફિટિંગ મશીન લર્નિંગમાં અચોક્કસતાનું કારણ બને છે કારણ કે મોડેલ ઘોંઘાટ અને અનિચ્છનીય વિગતો વિશે શીખે છે. ડેટા ઇનપુટ દ્વારા મર્યાદિત મશીન લર્નિંગ કેટલાક કાર્યો કરી શકતું નથી જેમ કે માણસ સરળતાથી કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, રોક માસ રેટિંગ સિસ્ટમ (આર. એમ. આર.) માટે છબીઓ દ્વારા રોક ટનલમાં પાણીના પ્રવાહના જથ્થામાં, ભીની અને ભીની સ્થિતિને મશીન લર્નિંગ દ્વારા વર્ગીકૃત કરવામાં આવી ન હતી કારણ કે માત્ર દ્રશ્ય નિરીક્ષણ દ્વારા બંનેમાં ભેદભાવ કરવો શક્ય નથી. કેટલાક કાર્યોમાં, મશીન લર્નિંગ માનવ દ્વારા હાથથી કરવામાં આવેલા કાર્યને સંપૂર્ણપણે બદલવામાં સક્ષમ ન પણ હોઈ શકે. બ્લેક-બોક્સ ઓપરેશન ઘણા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સમાં, ઉદાહરણ તરીકે, આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક (એ. એન. એન.), તેને 'બ્લેક બોક્સ' અભિગમ તરીકે ગણવામાં આવે છે કારણ કે છુપાયેલા સ્તરોમાં પરિણામો કેવી રીતે ઉત્પન્ન થાય છે તેનું સ્પષ્ટ સંબંધો અને વર્ણન અજ્ઞાત છે. 'વ્હાઇટ-બોક્સ' અભિગમ જેમ કે નિર્ણય વૃક્ષ વપરાશકર્તાઓને અલ્ગોરિધમ વિગતો જાહેર કરી શકે છે. જો કોઈ સંબંધોની તપાસ કરવા માંગે છે, તો આવા 'બ્લેક-બોક્સ' અભિગમો યોગ્ય નથી. જો કે, 'બ્લેક-બોક્સ' અલ્ગોરિધમ્સનું પ્રદર્શન સામાન્ય રીતે વધુ સારું હોય છે. સંદર્ભો મશીન લર્નિંગ ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય તકનીકો