Machine learning in earth sciences
पृथ्वी विज्ञान में मशीन लर्निंग के अनुप्रयोगों में भूवैज्ञानिक मानचित्रण, गैस रिसाव का पता लगाना और भूवैज्ञानिक विशेषताओं की पहचान शामिल हैं। मशीन लर्निंग (एम. एल.) एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए. आई.) है जो कंप्यूटर प्रणालियों को स्पष्ट निर्देशों और प्रोग्रामिंग की आवश्यकता को समाप्त करते हुए डेटा के विशाल और जटिल सेटों को वर्गीकृत करने, समूह बनाने, पहचानने और विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है। पृथ्वी विज्ञान पृथ्वी ग्रह की उत्पत्ति, विकास और भविष्य का अध्ययन है। पृथ्वी प्रणाली को चार प्रमुख घटकों में विभाजित किया जा सकता है जिनमें ठोस पृथ्वी, वायुमंडल, जलमंडल और जीवमंडल शामिल हैं। पृथ्वी विज्ञान अन्वेषण की प्रकृति के आधार पर विभिन्न प्रकार के एल्गोरिदम लागू किए जा सकते हैं। कुछ एल्गोरिदम विशेष उद्देश्यों के लिए दूसरों की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कन्वोलुशनल न्यूरल नेटवर्क (सी. एन. एन.) छवियों की व्याख्या करने में अच्छे हैं, आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ए. एन. एन.) मिट्टी के वर्गीकरण में अच्छा प्रदर्शन करते हैं लेकिन सपोर्ट-वेक्टर मशीन (एस. वी. एम.) सीखने की तुलना में प्रशिक्षित करने के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से अधिक महंगे हैं। हाल के दशकों में मशीन लर्निंग का अनुप्रयोग लोकप्रिय रहा है, क्योंकि मानव रहित हवाई वाहन (यूएवी), अल्ट्रा-हाई रिज़ॉल्यूशन रिमोट सेंसिंग तकनीक और उच्च प्रदर्शन वाली कंप्यूटिंग इकाइयों जैसी अन्य तकनीकों के विकास से बड़े उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट और अधिक उन्नत एल्गोरिदम की उपलब्धता होती है। महत्व पृथ्वी विज्ञान की जटिलता पृथ्वी विज्ञान में समस्याएं अक्सर जटिल होती हैं। प्राकृतिक वातावरण में प्रसिद्ध और वर्णित गणितीय मॉडल को लागू करना मुश्किल है, इसलिए मशीन लर्निंग आमतौर पर ऐसी गैर-रैखिक समस्याओं के लिए एक बेहतर विकल्प है। पारिस्थितिकीय डेटा आमतौर पर गैर-रैखिक होते हैं और इसमें उच्च-क्रम की अंतःक्रियाएँ होती हैं, और लापता डेटा के साथ, पारंपरिक आँकड़े कम प्रदर्शन कर सकते हैं क्योंकि मॉडल पर रैखिकता जैसी अवास्तविक धारणाएँ लागू की जाती हैं। कई शोधकर्ताओं ने पाया कि मशीन लर्निंग पृथ्वी विज्ञान में पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करती है, जैसे कि वन चंदवा संरचना की विशेषता, जलवायु-प्रेरित सीमा परिवर्तनों की भविष्यवाणी करना और भूवैज्ञानिक पहलुओं को चित्रित करना। वन चंदवा संरचना की विशेषता वैज्ञानिकों को जलवायु परिवर्तन के लिए वनस्पति प्रतिक्रिया का अध्ययन करने में सक्षम बनाती है। जलवायु-प्रेरित सीमा परिवर्तनों की भविष्यवाणी नीति निर्माताओं को जलवायु परिवर्तन के परिणामों को दूर करने के लिए उपयुक्त वार्तालाप विधि अपनाने में सक्षम बनाती है। भूवैज्ञानिक पहलुओं को चित्रित करने से भूवैज्ञानिकों को किसी क्षेत्र के भूविज्ञान को समझने में मदद मिलती है, जो किसी क्षेत्र के विकास और प्रबंधन के लिए आवश्यक है। पृथ्वी विज्ञान में, कुछ आंकड़ों तक पहुंचना या एकत्र करना अक्सर मुश्किल होता है, इसलिए मशीन लर्निंग विधि द्वारा आसानी से उपलब्ध आंकड़ों से डेटा का अनुमान लगाना वांछनीय है। उदाहरण के लिए, उष्णकटिबंधीय वर्षावनों में भूवैज्ञानिक मानचित्रण चुनौतीपूर्ण है क्योंकि घने वनस्पति आवरण और चट्टानों के बहिर्वाह खराब रूप से उजागर होते हैं। मशीन लर्निंग दृष्टिकोण के साथ रिमोट सेंसिंग को लागू करना दुर्गम क्षेत्रों में मैन्युअल रूप से मानचित्रण की आवश्यकता के बिना तेजी से मानचित्रण के लिए एक वैकल्पिक तरीका प्रदान करता है। समय की लागत को कम करना मशीन लर्निंग विशेषज्ञों द्वारा किए गए प्रयासों को भी कम कर सकता है, क्योंकि वर्गीकरण और एनोटेशन आदि के मैनुअल कार्य पृथ्वी विज्ञान के शोध के कार्यप्रवाह में अड़चनें हैं। भूवैज्ञानिक मानचित्रण, विशेष रूप से एक विशाल, दूरदराज के क्षेत्र में पारंपरिक तरीकों के साथ श्रम, लागत और समय-गहन है। रिमोट सेंसिंग और मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का समावेश कुछ क्षेत्र मानचित्रण आवश्यकताओं को समाप्त करने के लिए एक वैकल्पिक समाधान प्रदान कर सकता है। मनुष्यों द्वारा हाथ से किए गए कार्यों की तुलना में निरंतर और पूर्वाग्रह-मुक्त निरंतरता और पूर्वाग्रह-मुक्त भी मशीन लर्निंग का एक लाभ है। डिनोफ्लेजेलेट्स की पहचान में मानव और मशीन लर्निंग के प्रदर्शन की तुलना करने वाले शोध में, मशीन लर्निंग को मनुष्यों की तरह व्यवस्थित पूर्वाग्रह के लिए प्रवण नहीं पाया गया है। मनुष्यों में मौजूद एक पुनरावृत्ति प्रभाव यह है कि वर्गीकरण अक्सर सबसे हाल ही में याद किए गए वर्गों के प्रति पूर्वाग्रह रखता है। शोध के लेबलिंग कार्य में, यदि नमूनों में एक प्रकार के डिनोफ्लाजेलेट शायद ही कभी पाए जाते हैं, तो विशेषज्ञ पारिस्थितिकीविद् आमतौर पर इसे सही ढंग से वर्गीकृत नहीं करेंगे। व्यवस्थित पूर्वाग्रह मनुष्यों की वर्गीकरण सटीकता को दृढ़ता से खराब कर देता है। इष्टतम मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विभिन्न क्षेत्रों में मशीन लर्निंग के व्यापक उपयोग ने सीखने की विधियों के एल्गोरिदम की एक विस्तृत श्रृंखला को लागू किया है। शोधकर्ताओं के लिए बहुत रुचि में पृथ्वी विज्ञान की समस्या को हल करने में मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लागू किया गया। एक विशिष्ट उद्देश्य के लिए इष्टतम एल्गोरिथ्म चुनने से सटीकता में महत्वपूर्ण वृद्धि हो सकती है। उदाहरण के लिए, एवीआईआरआईएस-एनजी हाइपरस्पेक्ट्रल डेटा के साथ भारत के हट्टी में सोने वाली ग्रेनाइट-ग्रीनस्टोन चट्टानों का लिथोलॉजिकल मानचित्रण, सपोर्ट वेक्टर मशीन (एसवीएम) और यादृच्छिक वन के उपयोग के बीच समग्र सटीकता में 10 प्रतिशत से अधिक अंतर दिखाता है। कुछ एल्गोरिदम कुछ महत्वपूर्ण जानकारी भी प्रकट कर सकते हैं। 'व्हाइट-बॉक्स मॉडल' पारदर्शी मॉडल हैं जिनमें परिणाम और कार्यप्रणाली को आसानी से समझाया जा सकता है, जबकि 'ब्लैक-बॉक्स' मॉडल इसके विपरीत हैं। उदाहरण के लिए, हालांकि समर्थन-वाहक मशीन (एस. वी. एम.) ने भूस्खलन संवेदनशीलता मूल्यांकन सटीकता में सबसे अच्छा परिणाम दिया, परिणाम को विशेषज्ञ नियमों के रूप में फिर से नहीं लिखा जा सकता है जो बताते हैं कि किसी क्षेत्र को उस विशिष्ट वर्ग के रूप में कैसे और क्यों वर्गीकृत किया गया था। इसके विपरीत, निर्णय वृक्ष में एक पारदर्शी मॉडल होता है जिसे आसानी से समझा जा सकता है, और उपयोगकर्ता मॉडल में मौजूद पूर्वाग्रह को देख और ठीक कर सकता है। यदि कम्प्यूटेशनल शक्ति एक चिंता का विषय है, तो कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क जैसी अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से मांग करने वाली सीखने की विधि को कम पसंद किया जाता है, इस तथ्य के बावजूद कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अन्य एल्गोरिदम जैसे कि मिट्टी के वर्गीकरण में थोड़ा बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। नीचे कुछ सामान्य रूप से लागू किए गए एल्गोरिदम की मुख्य विशेषताएं दी गई हैं। उपयोग मानचित्रण भूवैज्ञानिक या लिथोलॉजिकल मानचित्रण और खनिज संभावना मानचित्रण भूवैज्ञानिक या लिथोलॉजिकल मानचित्रण भूवैज्ञानिक विशेषताओं और भूवैज्ञानिक इकाइयों को दिखाने वाले मानचित्रों का उत्पादन करता है। खनिज संभावना मानचित्रण विभिन्न प्रकार के डेटासेट का उपयोग करता है जैसे कि भूवैज्ञानिक मानचित्र, वायु चुम्बकीय इमेजरी, आदि मानचित्रों का उत्पादन करने के लिए जो खनिज अन्वेषण के लिए विशिष्ट हैं। भूवैज्ञानिक/लिथोलॉजिकल मानचित्रण और खनिज संभावना मानचित्रण रिमोट सेंसिंग और भूभौतिकीय डेटा से प्राप्त वर्णक्रमीय इमेजरी के इनपुट के साथ मशीन-लर्निंग तकनीकों के साथ डेटा को संसाधित करके किया जा सकता है। वर्णक्रमीय इमेजरी विद्युत चुम्बकीय स्पेक्ट्रम में चयनित विद्युत चुम्बकीय तरंग दैर्ध्य बैंड की इमेजिंग है, जबकि पारंपरिक इमेजिंग विद्युत चुम्बकीय स्पेक्ट्रम में तीन तरंग दैर्ध्य बैंड (लाल, हरा, नीला) को पकड़ती है। रैंडम फॉरेस्ट एंड सपोर्ट वेक्टर मशीन (एस. वी. एम.) आदि सामान्य एल्गोरिदम हैं जिनका उपयोग रिमोट सेंस्ड जियोफिजिकल डेटा के साथ किया जा रहा है, जबकि सिंपल लीनियर इटरेटिव क्लस्टरिंग-कन्वोलुशनल न्यूरल नेटवर्क (एस. एल. आई. सी.-सी. एन. एन.) और कन्वोलुशनल न्यूरल नेटवर्क (सी. एन. एन.) आदि आमतौर पर हवाई तस्वीरों और छवियों के साथ काम करते समय लागू किए जाते हैं। हवाई और उपग्रह रिमोट सेंसिंग भूभौतिकीय डेटा से भूभौतिकीय डेटा के साथ बड़े पैमाने पर मानचित्रण किया जा सकता है, और उच्च रिज़ॉल्यूशन के लिए मानव रहित हवाई वाहन (यूएवी) से छवियों के साथ छोटे पैमाने पर मानचित्रण किया जा सकता है। वनस्पति आवरण रिमोट सेंसिंग के साथ भूवैज्ञानिक मानचित्रण के लिए प्रमुख बाधाओं में से एक है, जैसा कि विभिन्न शोधों में बड़े पैमाने पर और छोटे पैमाने पर मानचित्रण दोनों में बताया गया है। वनस्पति वर्णक्रमीय छवि की गुणवत्ता को प्रभावित करती है या हवाई छवियों में चट्टान की जानकारी को अस्पष्ट करती है। भूस्खलन की संवेदनशीलता और भूस्खलन की संवेदनशीलता का जोखिम मानचित्रण किसी स्थान के भूस्खलन की संभावना को संदर्भित करता है, जो स्थानीय भू-भाग की स्थितियों से प्रभावित होता है। भूस्खलन संवेदनशीलता मानचित्रण भूस्खलन जोखिम वाले क्षेत्रों को उजागर कर सकता है जो शहरी योजना और आपदा प्रबंधन कार्यों के लिए उपयोगी हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए इनपुट डेटासेट में आमतौर पर स्थलाकृतिक जानकारी, लिथोलॉजिकल जानकारी, उपग्रह चित्र आदि शामिल होते हैं। और कुछ में उनकी अध्ययन आवश्यकताओं के अनुसार भूमि उपयोग, भूमि आवरण, जल निकासी की जानकारी, वनस्पति आवरण शामिल हो सकते हैं। भूस्खलन संवेदनशीलता मानचित्रण के लिए मशीन लर्निंग प्रशिक्षण में प्रशिक्षण और परीक्षण डेटासेट की आवश्यकता होती है। प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए डेटासेट आवंटित करने के दो तरीके हैं, एक है डेटासेट के लिए अध्ययन क्षेत्र को यादृच्छिक रूप से विभाजित करना, दूसरा है दो डेटासेट के लिए पूरे अध्ययन को दो आसन्न भागों में विभाजित करना। वर्गीकरण मॉडल का परीक्षण करने के लिए, सामान्य अभ्यास अध्ययन क्षेत्र को यादृच्छिक रूप से दो डेटासेट में विभाजित करना है, हालांकि, यह अधिक उपयोगी है कि अध्ययन क्षेत्र को दो आसन्न भागों में विभाजित किया जा सके ताकि स्वचालन एल्गोरिथ्म एक नए क्षेत्र का मानचित्रण कर सके। फीचर आइडेंटिफिकेशन एंड डिटेक्शन डिस्कंटीन्यूटी एनालिसिस डिस्कंटीन्यूटीज जैसे कि फॉल्ट प्लेन, बेडिंग प्लेन आदि का इंजीनियरिंग में महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। हस्तक्षेप करने वाली वस्तुओं की उपस्थिति के साथ भी फोटोग्रामेट्रिक विश्लेषण के माध्यम से मशीन लर्निंग द्वारा रॉक फ्रैक्चर को स्वचालित रूप से पहचाना जा सकता है, उदाहरण के लिए, फोलिएशन, रॉड के आकार की वनस्पति, आदि। छवियों को वर्गीकृत करने के लिए मशीन प्रशिक्षण में, ओवरफिटिंग से बचने और प्रशिक्षण डेटासेट को बढ़ाने के लिए डेटा वृद्धि एक सामान्य अभ्यास है। उदाहरण के लिए, चट्टान के फ्रैक्चर को पहचानने के एक शोध में, प्रशिक्षण के लिए 68 चित्र और परीक्षण डेटासेट के लिए 23 चित्र यादृच्छिक विभाजन द्वारा तैयार किए गए थे। इसके बाद डेटा वृद्धि की गई और प्रशिक्षण डेटासेट को फ़्लिप और यादृच्छिक क्रॉप द्वारा 8704 छवियों तक बढ़ाया गया। यह दृष्टिकोण ज्यादातर मामलों में चट्टान के फ्रैक्चर को सटीक रूप से पहचानने में सक्षम था। नकारात्मक भविष्यवाणी मूल्य (एन. पी. वी.) और विशिष्टता 0.99 से अधिक थी। यह मशीन लर्निंग के साथ असंतुलन विश्लेषण की मजबूती को प्रदर्शित करता है। कार्बन डाइऑक्साइड रिसाव का पता लगाना एक भूगर्भीय पृथक्करण स्थल से कार्बन डाइऑक्साइड रिसाव की मात्रा पर अधिक ध्यान दिया जा रहा है क्योंकि जनता इस बात में रुचि रखती है कि क्या कार्बन डाइऑक्साइड को भूमिगत रूप से सुरक्षित और प्रभावी ढंग से संग्रहीत किया जाता है। एक भूगर्भीय पृथक्करण स्थल ग्रीनहाउस गैस को पकड़ने और भूगर्भीय संरचनाओं में गहराई से भूमिगत दफनाने के लिए है। एक भूगर्भीय पृथक्करण स्थल से कार्बन डाइऑक्साइड रिसाव का अप्रत्यक्ष रूप से रिमोट सेंसिंग और एक अनसुपरवाइज़्ड क्लस्टरिंग एल्गोरिदम (इटरेटिव सेल्फ-ऑर्गनाइज़िंग डेटा एनालिसिस टेक्निक (आईएसओडीएटीए) विधि) की सहायता से ग्रह तनाव प्रतिक्रिया द्वारा पता लगाया जा सकता है। मिट्टी में कार्बन डाइऑक्साइड की सांद्रता में वृद्धि पौधों के श्वसन को बाधित करके पौधों के लिए एक तनाव प्रतिक्रिया का कारण बनती है क्योंकि ऑक्सीजन कार्बन डाइऑक्साइड द्वारा विस्थापित हो जाती है। वनस्पति द्वारा तनाव संकेत का पता रेड एज इंडेक्स (आर. ई. आई.) से लगाया जा सकता है। हाइपरस्पेक्ट्रल छवियों को समान पादप प्रतिक्रियाओं के साथ अनसुपरवाइज़्ड एल्गोरिदम क्लस्टरिंग पिक्सेल द्वारा संसाधित किया जाता है। ज्ञात CO2 रिसाव वाले क्षेत्रों में हाइपरस्पेक्ट्रल जानकारी निकाली गई थी ताकि CO2 रिसाव वाले क्षेत्रों को वर्णक्रमीय विसंगतियों के साथ क्लस्टर किए गए पिक्सेल के साथ मिलान किया जा सके। हालाँकि यह दृष्टिकोण CO2 रिसाव की कुशलता से पहचान कर सकता है, लेकिन कुछ सीमाएँ हैं जिनके लिए आगे के अध्ययन की आवश्यकता है। रेड एज इंडेक्स (आर. ई. आई.) उच्च क्लोरोफिल अवशोषण, वनस्पति में भिन्नता और छाया प्रभाव जैसे कारणों से सटीक नहीं हो सकता है, इसलिए कुछ तनावग्रस्त पिक्सेल को गलत तरीके से स्वस्थ पिक्सेल के रूप में पहचाना गया था। मौसमी, भूजल तालिका की ऊँचाई भी वनस्पति के कार्बन डाइऑक्साइड के प्रति तनाव प्रतिक्रिया को प्रभावित कर सकती है। जल प्रवाह की मात्रा निर्धारण रॉक मास रेटिंग (आर. एम. आर.) प्रणाली छह मापदंडों के निवेश के साथ भू-यांत्रिक साधनों द्वारा विश्व स्तर पर अपनाई गई रॉक मास वर्गीकरण प्रणाली है। जल प्रवाह की मात्रा वर्गीकरण योजना के निवेशों में से एक है, जो भूजल की स्थिति का प्रतिनिधित्व करती है। एक चट्टान सुरंग के चेहरे में पानी के प्रवाह की मात्रा पारंपरिक रूप से क्षेत्र में दृश्य अवलोकन द्वारा की जाती थी, जो सुरक्षा चिंताओं के साथ श्रम और समय लेने वाली होती है। मशीन लर्निंग निर्माण स्थल पर ली गई छवियों का विश्लेषण करके पानी के प्रवाह का निर्धारण कर सकता है। दृष्टिकोण का वर्गीकरण ज्यादातर आर. एम. आर. प्रणाली का अनुसरण करता है लेकिन नम और गीली स्थिति के संयोजन के रूप में केवल दृश्य निरीक्षण द्वारा अंतर करना मुश्किल है। छवियों को गैर-क्षति राज्य, आर्द्र राज्य, टपकते राज्य, बहते राज्य और बहते राज्य में वर्गीकृत किया गया था। छवियों को वर्गीकृत करने की सटीकता लगभग 90 प्रतिशत थी। मिट्टी का वर्गीकरण मिट्टी की जांच के लिए सबसे लोकप्रिय लागत प्रभावी विधि शंकु प्रवेश परीक्षण (सीपीटी) है। परीक्षण मिट्टी के माध्यम से एक धातु शंकु को धक्का देकर किया जाता है और एक स्थिर दर पर धक्का देने के लिए आवश्यक बल को अर्ध-निरंतर लॉग के रूप में दर्ज किया जाता है। मशीन लर्निंग शंकु प्रवेश परीक्षण लॉग डेटा के इनपुट के साथ मिट्टी को वर्गीकृत कर सकता है। मशीन लर्निंग के साथ वर्गीकृत करने के प्रयास में, डेटा का विश्लेषण करने के लिए आवश्यक कार्यों के दो भाग हैं, जो विभाजन और वर्गीकरण भाग हैं। विभाजन भाग को एकल श्रृंखला डेटा को खंडों में विभाजित करने के लिए बाधा क्लस्टरिंग और वर्गीकरण (सी. एन. सी. सी.) एल्गोरिदम के साथ किया जा सकता है। वर्गीकरण भाग निर्णय वृक्ष (डी. टी.), कृत्रिम तंत्रिका तंत्र (ए. एन. एन.), या सहायक वेक्टर मशीन (एस. वी. एम.) द्वारा किया जा सकता है। तीन एल्गोरिदम की तुलना करते हुए, यह प्रदर्शित किया गया है कि आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ए. एन. एन.) ने ह्यूमस क्ले और पीट को वर्गीकृत करने में सबसे अच्छा प्रदर्शन किया, जबकि डिसिजन ट्री ने क्ले पीट को वर्गीकृत करने में सबसे अच्छा प्रदर्शन किया। इस विधि द्वारा वर्गीकरण बहुत उच्च सटीकता तक पहुंचने में सक्षम है, यहां तक कि सबसे जटिल समस्या के लिए भी, इसकी सटीकता 83 प्रतिशत थी, और गलत तरीके से वर्गीकृत वर्ग भूवैज्ञानिक रूप से पड़ोसी था। इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए कि अधिकांश विशेषज्ञों के लिए ऐसी सटीकता पर्याप्त है, इसलिए इस तरह के दृष्टिकोण की सटीकता को 100% माना जा सकता है। भूगर्भीय संरचना वर्गीकरण एक्सपोज्ड जियोलॉजिकल स्ट्रक्चर्स जैसे एंटीक्लाइन, रिपल मार्क्स, ज़ेनोलिथ, स्क्रैच, पिटिग्मेटिक फोल्ड्स, फॉल्ट, कॉन्क्रीशन, मडक्रैक, नाइसोज़, बौडिन, बेसाल्ट कॉलम और डाइक को एक डीप लर्निंग मॉडल के साथ स्वचालित रूप से पहचाना जा सकता है। शोध ने प्रदर्शित किया कि थ्री-लेयर कन्वोलुशनल न्यूरल नेटवर्क (सी. एन. एन.) और ट्रांसफर लर्निंग में क्रमशः लगभग 80 प्रतिशत और 90 प्रतिशत की बड़ी सटीकता है, जबकि अन्य जैसे के-नियर नेबर (के. एन. एन.), आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ए. एन. एन.) और एक्सट्रीम ग्रेडिएंट बूस्टिंग (एक्स. जी. बी. बूस्ट) में कम सटीकता है, जो 10%-30% से लेकर है। ग्रेस्केल छवियों और रंगीन छवियों दोनों का परीक्षण किया गया था, और सटीकता का अंतर बहुत कम है, यह अनुमान लगाते हुए कि भूवैज्ञानिक संरचनाओं की पहचान करने में रंग बहुत महत्वपूर्ण नहीं है। पूर्वानुमान और भविष्यवाणियाँ भूकंप की पूर्व चेतावनी प्रणालियाँ और भूकंप की पूर्व चेतावनी प्रणालियाँ अक्सर स्थानीय आवेगपूर्ण शोर के प्रति संवेदनशील होती हैं, इसलिए गलत चेतावनी देते हैं। मशीन लर्निंग विधियों की सहायता से भूकंप तरंगों को शोर संकेतों से अलग करके गलत चेतावनियों को समाप्त किया जा सकता है। विधि में दो भाग होते हैं, पहला भाग पहले आगमन पी-तरंगों की विशेषताओं को सीखने और निकालने के लिए जनरेटिव एडवर्सियल नेटवर्क (जी. ए. एन.) के साथ अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग है, और पी-तरंगों में भेदभाव करने के लिए रैंडम फॉरेस्ट। पी-तरंगों को पहचानने में हासिल किया गया दृष्टिकोण 99.2% और 98.4% सटीकता के साथ शोर संकेतों द्वारा गलत ट्रिगर्स से बच सकता है। प्रयोगशाला भूकंप वास्तविक दुनिया के भूकंपों की नकल करने के लिए एक प्रयोगशाला सेटिंग में उत्पन्न होते हैं। मशीन लर्निंग की मदद से, भूकंप के अग्रदूत के रूप में ध्वनिक संकेतों के पैटर्न को मैन्युअल रूप से खोज की आवश्यकता के बिना पहचाना जा सकता है। विफलता से पहले शेष समय की भविष्यवाणी करना एक शोध में एक गलती से दर्ज निरंतर ध्वनिक समय श्रृंखला डेटा के साथ प्रदर्शित किया गया था। लागू किया गया एल्गोरिथ्म यादृच्छिक वन था जिसे लगभग 10 पर्ची घटनाओं के साथ प्रशिक्षित किया गया था और शेष समय की विफलता की भविष्यवाणी करने में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया गया था। इसने विफलताओं की भविष्यवाणी करने के लिए ध्वनिक संकेतों की पहचान की, और उनमें से एक पहले अज्ञात था। हालाँकि यह प्रयोगशाला भूकंप पृथ्वी की तरह जटिल नहीं है, लेकिन यह महत्वपूर्ण प्रगति करता है जो भविष्य में भूकंप की भविष्यवाणी के काम को आगे बढ़ाता है। प्रवाह निर्वहन भविष्यवाणी वास्तविक समय प्रवाह डेटा निर्णय लेने के लिए अभिन्न है, उदाहरण के लिए, निकासी, बाढ़ की घटना के दौरान जलाशय के जल स्तर का विनियमन। धारा प्रवाह डेटा का अनुमान धाराओं द्वारा प्रदान की गई जानकारी से लगाया जा सकता है जो नदी के जल स्तर को मापती है। हालांकि, बाढ़ की घटना से पानी और मलबा धाराओं को नुकसान पहुंचा सकता है और आवश्यक वास्तविक समय डेटा गायब हो जाएगा। गुम डेटा का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग की क्षमता इसे ऐतिहासिक स्ट्रीमगेज डेटा और वास्तविक समय डेटा दोनों के साथ स्ट्रीमफ्लो की भविष्यवाणी करने में सक्षम बनाती है। एस. एच. ई. एम. एक मॉडल है जो मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रवाह जलविज्ञान अनुमान को संदर्भित करता है जो उद्देश्य को पूरा कर सकता है। इसकी सटीकता को सत्यापित करने के लिए, भविष्यवाणी परिणाम की तुलना वास्तविक दर्ज किए गए आंकड़ों से की गई और सटीकता 0.78 से 0.99 के बीच पाई गई। चुनौती अपर्याप्त प्रशिक्षण डेटा मशीन लर्निंग के लिए पर्याप्त मात्रा में प्रशिक्षण और सत्यापन डेटा की आवश्यकता होती है। हालाँकि, उपग्रह रिमोट सेंसिंग डेटा जैसे कुछ बहुत ही उपयोगी उत्पादों में 1970 के दशक से केवल दशकों का डेटा है। यदि कोई वार्षिक आंकड़ों में रुचि रखता है, तो केवल 50 से कम नमूने उपलब्ध हैं। इस तरह की जानकारी पर्याप्त नहीं हो सकती है। भूगर्भीय संरचनाओं के स्वचालित वर्गीकरण के अध्ययन में, मॉडल की कमजोरी छोटा प्रशिक्षण डेटासेट है, भले ही डेटासेट के आकार को बढ़ाने के लिए डेटा वृद्धि की मदद से। प्रवाह की भविष्यवाणी करने के एक अन्य अध्ययन में पाया गया कि सटीकता पर्याप्त ऐतिहासिक डेटा की उपलब्धता पर निर्भर करती है, इसलिए पर्याप्त प्रशिक्षण डेटा मशीन लर्निंग के प्रदर्शन को निर्धारित करता है। अपर्याप्त प्रशिक्षण डेटा ओवरफिटिंग नामक समस्या का कारण बन सकता है। ओवरफिटिंग मशीन लर्निंग में अशुद्धियों का कारण बनती है क्योंकि मॉडल शोर और अवांछित विवरणों के बारे में सीखता है। डेटा इनपुट द्वारा सीमित मशीन लर्निंग कुछ कार्यों को पूरा नहीं कर सकती है जैसा कि एक इंसान आसानी से करता है। उदाहरण के लिए, रॉक मास रेटिंग सिस्टम (आर. एम. आर.) के लिए छवियों द्वारा रॉक टनल फेस में पानी के प्रवाह की मात्रा में, नम और गीली स्थिति को मशीन लर्निंग द्वारा वर्गीकृत नहीं किया गया था क्योंकि केवल दृश्य निरीक्षण द्वारा दोनों में भेदभाव करना संभव नहीं है। कुछ कार्यों में, मशीन लर्निंग मानव द्वारा हाथ से किए गए काम को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करने में सक्षम नहीं हो सकता है। ब्लैक-बॉक्स ऑपरेशन कई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में, उदाहरण के लिए, आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ए. एन. एन.), इसे 'ब्लैक बॉक्स' दृष्टिकोण माना जाता है क्योंकि छिपे हुए परतों में परिणाम कैसे उत्पन्न होते हैं, इसके स्पष्ट संबंध और विवरण अज्ञात हैं। 'व्हाइट-बॉक्स' दृष्टिकोण जैसे कि निर्णय वृक्ष उपयोगकर्ताओं को एल्गोरिदम विवरण प्रकट कर सकता है। यदि कोई संबंधों की जांच करना चाहता है, तो इस तरह के 'ब्लैक-बॉक्स' दृष्टिकोण उपयुक्त नहीं हैं। हालांकि, 'ब्लैक-बॉक्स' एल्गोरिदम का प्रदर्शन आमतौर पर बेहतर होता है। संदर्भ मशीन लर्निंग भूवैज्ञानिक तकनीकें