Machine learning in earth sciences
ارضیاتی علوم میں مشین لرننگ کے استعمال میں ارضیاتی نقشہ سازی، گیس کے رساو کا پتہ لگانا اور ارضیاتی خصوصیات کی شناخت شامل ہیں۔ مشین لرننگ (ایم ایل) مصنوعی ذہانت (اے آئی) کی ایک قسم ہے جو کمپیوٹر سسٹمز کو واضح ہدایات اور پروگرامنگ کی ضرورت کو ختم کرتے ہوئے ڈیٹا کے وسیع اور پیچیدہ سیٹوں کی درجہ بندی، کلسٹر، شناخت اور تجزیہ کرنے کے قابل بناتی ہے۔ ارتھ سائنس سیارے زمین کی ابتدا، ارتقا اور مستقبل کا مطالعہ ہے۔ زمین کے نظام کو چار بڑے اجزاء میں تقسیم کیا جا سکتا ہے جن میں ٹھوس زمین، ماحول، ہائیڈروسفیئر اور بایوسفیئر شامل ہیں۔ ارتھ سائنس ایکسپلوریشن کی نوعیت کے لحاظ سے مختلف الگورتھم کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔ کچھ الگورتھم مخصوص مقاصد کے لیے دوسروں کے مقابلے میں نمایاں طور پر بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (سی این این) تصاویر کی تشریح کرنے میں اچھے ہیں، مصنوعی نیورل نیٹ ورک (اے این این) مٹی کی درجہ بندی میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں لیکن سپورٹ ویکٹر مشین (ایس وی ایم) سیکھنے کے مقابلے میں تربیت کے لیے کمپیوٹیشنل طور پر زیادہ مہنگا ہے۔ مشین لرننگ کا اطلاق حالیہ دہائیوں میں مقبول رہا ہے، کیونکہ دیگر ٹیکنالوجیز جیسے کہ بغیر پائلٹ والی فضائی گاڑیاں (یو اے وی)، الٹرا ہائی ریزولوشن ریموٹ سینسنگ ٹیکنالوجی اور اعلی کارکردگی والے کمپیوٹنگ یونٹس کی ترقی بڑے اعلی معیار کے ڈیٹا سیٹس اور زیادہ جدید الگورتھم کی دستیابی کا باعث بنتی ہے۔ اہمیت ارضیاتی سائنس کی پیچیدگی ارضیاتی سائنس میں مسائل اکثر پیچیدہ ہوتے ہیں۔ قدرتی ماحول میں معروف اور بیان کردہ ریاضیاتی نمونوں کا اطلاق کرنا مشکل ہے، اس لیے مشین لرننگ عام طور پر اس طرح کے غیر لکیری مسائل کے لیے ایک بہتر متبادل ہے۔ ماحولیاتی اعداد و شمار عام طور پر غیر لکیری ہوتے ہیں اور اعلی درجے کے تعاملات پر مشتمل ہوتے ہیں، اور گمشدہ اعداد و شمار کے ساتھ مل کر، روایتی اعداد و شمار کم کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتے ہیں کیونکہ ماڈل پر غیر حقیقی مفروضوں جیسے لکیریٹی کا اطلاق ہوتا ہے۔ متعدد محققین نے پایا کہ مشین لرننگ ارتھ سائنس میں روایتی شماریاتی نمونوں سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتی ہے، جیسے جنگل کی چھتری کی ساخت کی خصوصیت، آب و ہوا سے متاثر رینج شفٹوں کی پیش گوئی، اور ارضیاتی پہلوؤں کی وضاحت کرنا۔ جنگل کی چھتری کی ساخت کی خصوصیت سائنس دانوں کو آب و ہوا کی تبدیلی پر پودوں کے ردعمل کا مطالعہ کرنے کے قابل بناتی ہے۔ آب و ہوا سے متاثر رینج شفٹوں کی پیش گوئی پالیسی سازوں کو آب و ہوا کی تبدیلی کے نتائج پر قابو پانے کے لیے مناسب گفتگو کا طریقہ اپنانے کے قابل بناتی ہے۔ ارضیاتی پہلوؤں کی وضاحت کرنے سے ماہرین ارضیات کو کسی علاقے کی ارضیات کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے، جو کسی علاقے کی ترقی اور انتظام کے لیے ضروری ہے۔ ارتھ سائنسز میں، کچھ اعداد و شمار تک رسائی یا جمع کرنا اکثر مشکل ہوتا ہے، اس لیے مشین لرننگ کے طریقہ کار کے ذریعے آسانی سے دستیاب اعداد و شمار کا اندازہ لگانا مطلوب ہے۔ مثال کے طور پر، اشنکٹبندیی برساتی جنگلات میں ارضیاتی نقشہ سازی مشکل ہے کیونکہ گھنے پودوں کا احاطہ اور چٹانوں کے باہر نکلنا ناقص طور پر بے نقاب ہوتے ہیں۔ مشین لرننگ کے طریقوں کے ساتھ ریموٹ سینسنگ کا اطلاق ناقابل رسائی علاقوں میں دستی طور پر نقشہ سازی کی ضرورت کے بغیر تیز رفتار نقشہ سازی کا ایک متبادل طریقہ فراہم کرتا ہے۔ وقت کے اخراجات کو کم کریں مشین لرننگ ماہرین کی کوششوں کو بھی کم کر سکتی ہے، کیونکہ درجہ بندی اور تشریح وغیرہ کے دستی کام ارتھ سائنس کی تحقیق کے ورک فلو میں رکاوٹیں ہیں۔ جیولوجیکل میپنگ، خاص طور پر ایک وسیع، دور دراز علاقے میں روایتی طریقوں کے ساتھ محنت، لاگت اور وقت کی ضرورت ہوتی ہے۔ ریموٹ سینسنگ اور مشین لرننگ کے طریقوں کو شامل کرنا فیلڈ میپنگ کی کچھ ضروریات کو ختم کرنے کے لیے ایک متبادل حل فراہم کر سکتا ہے۔ انسانوں کے دستی کاموں کے مقابلے میں مستقل اور تعصب سے پاک مستقل مزاجی اور تعصب سے پاک بھی مشین لرننگ کا ایک فائدہ ہے۔ ڈاینوفلیجلیٹس کی شناخت میں انسانی اور مشین لرننگ کی کارکردگی کا موازنہ کرنے والی تحقیق میں، مشین لرننگ انسانوں کی طرح منظم تعصب کا شکار نہیں پائی گئی ہے۔ ایک ریسینسی اثر جو انسانوں میں موجود ہے وہ یہ ہے کہ درجہ بندی اکثر حال ہی میں یاد کی جانے والی کلاسوں کی طرف تعصب رکھتی ہے۔ تحقیق کے لیبلنگ کے کام میں، اگر نمونوں میں ایک قسم کے ڈائنوفلیجلیٹس شاذ و نادر ہی پائے جاتے ہیں، تو ماہر ماحولیات عام طور پر اس کی صحیح درجہ بندی نہیں کریں گے۔ منظم تعصب انسانوں کی درجہ بندی کی درستگی کو مضبوطی سے خراب کرتا ہے۔ بہترین مشین لرننگ الگورتھم مختلف شعبوں میں مشین لرننگ کے وسیع استعمال کی وجہ سے سیکھنے کے طریقوں کے الگورتھم کی ایک وسیع رینج کا اطلاق ہوا ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم کا اطلاق ارتھ سائنس کے مسئلے کو حل کرنے میں محققین کے لیے بہت دلچسپی سے ہوا۔ کسی مخصوص مقصد کے لیے بہترین الگورتھم کا انتخاب درستگی میں نمایاں اضافے کا باعث بن سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، اے وی آئی آر آئی ایس-این جی ہائپر سپیکٹرل ڈیٹا کے ساتھ ہندوستان کے ہٹی میں سونے والی گرینائٹ-گرین اسٹون چٹانوں کی لیتھولوجیکل میپنگ، سپورٹ ویکٹر مشین (ایس وی ایم) اور بے ترتیب جنگل کے استعمال کے درمیان مجموعی درستگی میں 10 فیصد سے زیادہ فرق دکھاتی ہے۔ کچھ الگورتھم کچھ اہم معلومات بھی ظاہر کر سکتے ہیں۔ 'وائٹ باکس ماڈل' شفاف ماڈل ہوتے ہیں جن میں نتائج اور طریقہ کار کو آسانی سے سمجھایا جا سکتا ہے، جبکہ 'بلیک باکس' ماڈل اس کے برعکس ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگرچہ سپورٹ ویکٹر مشین (ایس وی ایم) نے لینڈ سلائیڈنگ حساسیت کی تشخیص کی درستگی میں بہترین نتیجہ حاصل کیا، لیکن نتیجہ کو ماہر اصولوں کی شکل میں دوبارہ نہیں لکھا جا سکتا جو یہ بتاتا ہے کہ کسی علاقے کو اس مخصوص طبقے کے طور پر کیسے اور کیوں درجہ بند کیا گیا تھا۔ اس کے برعکس، فیصلہ ٹری میں ایک شفاف ماڈل ہوتا ہے جسے آسانی سے سمجھا جا سکتا ہے، اور اگر ماڈل میں کوئی موجود ہو تو صارف تعصب کا مشاہدہ اور اسے ٹھیک کر سکتا ہے۔ اگر کمپیوٹیشنل طاقت ایک تشویش ہے، تو مصنوعی نیورل نیٹ ورک جیسے زیادہ کمپیوٹیشنل طور پر مطالبہ کرنے والے سیکھنے کے طریقہ کار کو اس حقیقت کے باوجود کم ترجیح دی جاتی ہے کہ مصنوعی نیورل نیٹ ورک دوسرے الگورتھم جیسے مٹی کی درجہ بندی میں قدرے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے۔ ذیل میں کچھ عام طور پر لاگو کردہ الگورتھم کی جھلکیاں ہیں۔ استعمال نقشہ سازی ارضیاتی یا لیتھولوجیکل نقشہ سازی اور معدنی امکانات کی نقشہ سازی ارضیاتی یا لیتھولوجیکل نقشہ سازی ارضیاتی خصوصیات اور ارضیاتی اکائیوں کو ظاہر کرنے والے نقشے تیار کرتی ہے۔ معدنی امکانات کی نقشہ سازی مختلف قسم کے ڈیٹا سیٹس جیسے ارضیاتی نقشے، ایرومیگنیٹک امیجری وغیرہ کا استعمال کرتے ہوئے ایسے نقشے تیار کرتی ہے جو معدنیات کی تلاش کے لیے مخصوص ہیں۔ جیولوجیکل/لیتھولوجیکل میپنگ اور منرل پراسپیکٹیویٹی میپنگ کو ریموٹ سینسنگ اور جیو فزیکل ڈیٹا سے حاصل کردہ سپیکٹرم امیجری کے ان پٹ کے ساتھ مشین لرننگ تکنیک کے ساتھ ڈیٹا پر کارروائی کرکے انجام دیا جا سکتا ہے۔ سپیکٹرم امیجری برقی مقناطیسی سپیکٹرم میں منتخب برقی مقناطیسی طول موج کے بینڈوں کی امیجنگ ہے، جبکہ روایتی امیجنگ برقی مقناطیسی سپیکٹرم میں تین طول موج کے بینڈ (سرخ، سبز، نیلے) پر قبضہ کرتی ہے۔ رینڈم فاریسٹ اینڈ سپورٹ ویکٹر مشین (ایس وی ایم) وغیرہ عام الگورتھم ہیں جو ریموٹ سینسڈ جیو فزیکل ڈیٹا کے ساتھ استعمال ہوتے ہیں، جبکہ سادہ لکیری تکراری کلسٹرنگ-کنولیوشنل نیورل نیٹ ورک (ایس ایل آئی سی-سی این این) اور کنولیوشنل نیورل نیٹ ورک (سی این این) وغیرہ عام طور پر فضائی تصاویر اور تصاویر سے نمٹنے کے دوران استعمال ہوتے ہیں۔ ہوائی اور سیٹلائٹ ریموٹ سینسنگ جیو فزیکل ڈیٹا سے جیو فزیکل ڈیٹا کے ساتھ بڑے پیمانے پر نقشہ سازی کی جا سکتی ہے، اور اعلی ریزولوشن کے لیے بغیر پائلٹ والی فضائی گاڑی (یو اے وی) کی تصاویر کے ساتھ چھوٹے پیمانے پر نقشہ سازی کی جا سکتی ہے۔ پودوں کا احاطہ ریموٹ سینسنگ کے ساتھ ارضیاتی نقشہ سازی کے لیے بڑی رکاوٹوں میں سے ایک ہے، جیسا کہ مختلف تحقیقوں میں بتایا گیا ہے، بڑے پیمانے اور چھوٹے پیمانے کی نقشہ سازی دونوں میں۔ نباتات سپیکٹرم تصویر کے معیار کو متاثر کرتی ہے یا فضائی تصاویر میں چٹان کی معلومات کو غیر واضح کرتی ہے۔ لینڈ سلائیڈ کی حساسیت اور خطرے کی نقشہ سازی لینڈ سلائیڈ کی حساسیت سے مراد کسی جگہ کی لینڈ سلائیڈنگ کا امکان ہے، جو مقامی خطوں کے حالات سے متاثر ہوتا ہے۔ لینڈ سلائیڈ کی حساسیت کی نقشہ سازی لینڈ سلائیڈنگ کے خطرات سے دوچار علاقوں کو اجاگر کر سکتی ہے جو شہری منصوبہ بندی اور آفات کے انتظام کے کاموں کے لیے مفید ہیں۔ مشین لرننگ الگورتھم کے لیے ان پٹ ڈیٹا سیٹ میں عام طور پر ٹپوگرافک معلومات، لیتھولوجیکل معلومات، سیٹلائٹ امیجز وغیرہ شامل ہوتے ہیں۔ اور کچھ میں ان کی مطالعہ کی ضروریات کے مطابق زمین کا استعمال، زمین کا احاطہ، نکاسی آب کی معلومات، پودوں کا احاطہ شامل ہو سکتے ہیں۔ لینڈ سلائیڈنگ سوسپٹیبلٹی میپنگ کے لیے مشین لرننگ ٹریننگ میں ٹریننگ اور ٹیسٹنگ ڈیٹا سیٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ تربیت اور جانچ کے لیے ڈیٹا سیٹس مختص کرنے کے دو طریقے ہیں، ایک ڈیٹا سیٹس کے لیے مطالعہ کے علاقے کو بے ترتیب طور پر تقسیم کرنا ہے، دوسرا یہ ہے کہ پورے مطالعے کو دو ڈیٹا سیٹس کے لیے دو ملحقہ حصوں میں تقسیم کیا جائے۔ درجہ بندی کے نمونوں کی جانچ کرنے کے لیے، عام عمل یہ ہے کہ مطالعہ کے علاقے کو تصادفی طور پر دو ڈیٹا سیٹوں میں تقسیم کیا جائے، تاہم، یہ زیادہ مفید ہے کہ مطالعہ کے علاقے کو دو ملحقہ حصوں میں تقسیم کیا جا سکے تاکہ آٹومیشن الگورتھم ملحقہ زمین کے ماہر پروسیس شدہ ڈیٹا کے ان پٹ کے ساتھ ایک نئے علاقے کی نقشہ سازی کر سکے۔ خصوصیت کی شناخت اور پتہ لگانے کے اختتامی تجزیہ جیسے فالٹ طیارہ، بیڈنگ طیارہ وغیرہ انجینئرنگ میں اہم مضمرات رکھتے ہیں۔ چٹان کے فریکچر کو فوٹوگرامٹرک تجزیہ کے ذریعے مشین لرننگ کے ذریعے خود بخود پہچانا جا سکتا ہے یہاں تک کہ مداخلت کرنے والی اشیاء کی موجودگی کے ساتھ بھی، مثال کے طور پر، فولیشن، چھڑی کی شکل والے پودے وغیرہ۔ تصاویر کی درجہ بندی کے لیے مشین ٹریننگ میں، زیادہ فٹ ہونے سے بچنے اور ٹریننگ ڈیٹا سیٹ کو بڑھانے کے لیے ڈیٹا اگمینٹیشن ایک عام عمل ہے۔ مثال کے طور پر، چٹان کے فریکچر کو پہچاننے کی تحقیق میں، تربیت کے لیے 68 تصاویر اور ٹیسٹنگ ڈیٹا سیٹ کے لیے 23 تصاویر بے ترتیب تقسیم کے ذریعے تیار کی گئیں۔ اس کے بعد ڈیٹا میں اضافہ کیا گیا اور تربیتی ڈیٹا سیٹ کو پلٹائیں اور بے ترتیب فصل کے ذریعے 8704 تصاویر تک بڑھا دیا گیا۔ یہ نقطہ نظر زیادہ تر معاملات میں چٹان کے فریکچر کو درست طریقے سے پہچاننے میں کامیاب رہا۔ منفی پیشن گوئی کی قیمت (این پی وی) اور خاصیت 0.99 سے زیادہ رہی۔ اس سے مشین لرننگ کے ساتھ تعطل کے تجزیے کی مضبوطی کا مظاہرہ ہوا۔ کاربن ڈائی آکسائیڈ کے رساو کا پتہ لگانا ارضیاتی سیکوسٹریشن سائٹ سے کاربن ڈائی آکسائیڈ کے رساو کی مقدار کی طرف توجہ بڑھ رہی ہے کیونکہ عوام کو اس بات میں دلچسپی ہے کہ آیا کاربن ڈائی آکسائیڈ کو زیر زمین محفوظ طریقے سے اور مؤثر طریقے سے ذخیرہ کیا جاتا ہے۔ ایک ارضیاتی ضبطی کا مقام گرین ہاؤس گیس کو پکڑنا اور ارضیاتی شکلوں میں گہرے زیر زمین دفن کرنا ہے۔ ارضیاتی سیکویسٹریشن سائٹ سے کاربن ڈائی آکسائیڈ کے رساو کا پتہ بالواسطہ طور پر سیارے کے تناؤ کے ردعمل سے ریموٹ سینسنگ اور غیر نگرانی شدہ کلسٹرنگ الگورتھم (آئیٹریٹو سیلف آرگنائزنگ ڈیٹا اینالیسس ٹیکنیک (آئی ایس او ڈی اے ٹی اے) طریقہ) کی مدد سے لگایا جا سکتا ہے۔ مٹی میں کاربن ڈائی آکسائیڈ کے ارتکاز میں اضافہ پودوں کی تنفس کو روک کر پودوں کے لیے تناؤ کے ردعمل کا سبب بنتا ہے کیونکہ کاربن ڈائی آکسائیڈ سے آکسیجن بے گھر ہو جاتی ہے۔ پودوں کی طرف سے تناؤ کے اشارے کا پتہ ریڈ ایج انڈیکس (آر ای آئی) سے لگایا جا سکتا ہے۔ ہائپر سپیکٹرل امیجز پر اسی طرح کے پودوں کے ردعمل کے ساتھ غیر نگرانی شدہ الگورتھم کلسٹرنگ پکسلز کے ذریعے کارروائی کی جاتی ہے۔ معلوم سی او 2 رساو والے علاقوں میں ہائپر اسپیکٹرل معلومات نکالی گئی تھی تاکہ سی او 2 رساو والے علاقوں کو سپیکٹرم بے ضابطگیوں کے ساتھ کلسٹرڈ پکسلز کے ساتھ ملایا جا سکے۔ اگرچہ یہ نقطہ نظر کاربن ڈائی آکسائیڈ کے رساو کی مؤثر طریقے سے شناخت کر سکتا ہے، لیکن کچھ حدود ہیں جن کے لیے مزید مطالعہ کی ضرورت ہے۔ ریڈ ایج انڈیکس (آر ای آئی) زیادہ کلوروفل جذب، پودوں میں تغیر، اور سایہ دار اثرات جیسی وجوہات کی وجہ سے درست نہیں ہو سکتا ہے لہذا کچھ دباؤ والے پکسلز کو غلط طریقے سے صحت مند پکسلز کے طور پر شناخت کیا گیا۔ موسمی، زیر زمین پانی کی سطح کی اونچائی بھی پودوں کے کاربن ڈائی آکسائیڈ کے تناؤ کے ردعمل کو متاثر کر سکتی ہے۔ پانی کی آمد کی مقدار راک ماس ریٹنگ (آر ایم آر) سسٹم چھ پیرامیٹرز کے ان پٹ کے ساتھ جیو مکینیکل ذرائع سے عالمی سطح پر اپنایا گیا راک ماس درجہ بندی کا نظام ہے۔ پانی کی آمد کی مقدار درجہ بندی اسکیم کے ان پٹ میں سے ایک ہے، جو زیر زمین پانی کی حالت کی نمائندگی کرتی ہے۔ چٹان کی سرنگ کے چہروں میں پانی کے بہاؤ کی مقدار روایتی طور پر میدان میں بصری مشاہدے کے ذریعے کی جاتی تھی، جو حفاظتی خدشات کے ساتھ محنت اور وقت طلب ہے۔ مشین لرننگ تعمیراتی جگہ پر لی گئی تصاویر کا تجزیہ کرکے پانی کی آمد کا تعین کر سکتی ہے۔ نقطہ نظر کی درجہ بندی زیادہ تر آر ایم آر نظام کی پیروی کرتی ہے لیکن نم اور گیلی حالت کو یکجا کرنا کیونکہ صرف بصری معائنہ کے ذریعے فرق کرنا مشکل ہے۔ تصاویر کو غیر نقصان دہ ریاست، گیلی ریاست، ٹپکتی ہوئی ریاست، بہتی ہوئی ریاست اور تیز رفتار ریاست میں درجہ بند کیا گیا تھا۔ تصاویر کی درجہ بندی کی درستگی تقریبا 90 فیصد تھی۔ مٹی کی درجہ بندی مٹی کی جانچ کے طریقہ کار کے لیے سب سے مقبول کم لاگت والا طریقہ کون پینٹریشن ٹیسٹنگ (سی پی ٹی) ہے۔ یہ جانچ مٹی کے ذریعے دھاتی شنک کو دھکا دے کر کی جاتی ہے اور مستقل شرح سے دھکا دینے کے لیے درکار قوت کو نیم مسلسل لاگ کے طور پر درج کیا جاتا ہے۔ مشین لرننگ کون پینٹریشن ٹیسٹ لاگ ڈیٹا کے ان پٹ کے ساتھ مٹی کی درجہ بندی کر سکتی ہے۔ مشین لرننگ کے ساتھ درجہ بندی کرنے کی کوشش میں، اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لیے کاموں کے دو حصے درکار ہوتے ہیں، جو کہ تقسیم اور درجہ بندی کے حصے ہیں۔ تقسیم کا حصہ رکاوٹ کلسٹرنگ اور درجہ بندی (سی او این سی سی) الگورتھم کے ساتھ کیا جا سکتا ہے تاکہ ایک ہی سیریز کے ڈیٹا کو حصوں میں تقسیم کیا جا سکے۔ درجہ بندی کا حصہ ڈیسیژن ٹریز (ڈی ٹی)، مصنوعی نیورل نیٹ ورک (اے این این)، یا سپورٹ ویکٹر مشین (ایس وی ایم) کے ذریعے انجام دیا جا سکتا ہے۔ تینوں الگورتھم کا موازنہ کرتے ہوئے، یہ ظاہر کیا گیا ہے کہ مصنوعی نیورل نیٹ ورک (اے این این) نے مزاحیہ مٹی اور پیٹ کی درجہ بندی میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کیا، جبکہ فیصلہ کن درختوں نے مٹی کے پیٹ کی درجہ بندی میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ اس طریقہ کار کے ذریعے درجہ بندی بہت زیادہ درستگی تک پہنچنے کے قابل ہے، یہاں تک کہ انتہائی پیچیدہ مسئلے کے لیے بھی، اس کی درستگی 83 فیصد تھی، اور غلط طور پر درجہ بندی کی گئی کلاس جغرافیائی طور پر پڑوسی تھی۔ اس حقیقت پر غور کرتے ہوئے کہ اس طرح کی درستگی زیادہ تر ماہرین کے لیے کافی ہے، اس لیے اس طرح کے نقطہ نظر کی درستگی کو 100% سمجھا جا سکتا ہے۔ جیولوجیکل ڈھانچے کی درجہ بندی بے نقاب جیولوجیکل ڈھانچے جیسے اینٹیک لائن، ریپل مارکس، زینولیتھ، سکریچ، ٹائیگمیٹک فولڈز، فالٹ، کنکریشن، مڈ کریکس، گینیسوز، بوڈن، بیسالٹ کالم اور ڈائیک کی شناخت خود بخود ڈیپ لرننگ ماڈل سے کی جا سکتی ہے۔ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ تھری لیئر کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (سی این این) اور ٹرانسفر لرننگ میں بالترتیب تقریبا 80 فیصد اور 90 فیصد کی بڑی درستگی ہوتی ہے، جبکہ دیگر جیسے کے-نیئرسٹ پڑوسیوں (کے این این)، مصنوعی نیورل نیٹ ورک (اے این این) اور انتہائی گریڈینٹ بوسٹنگ (ایکس جی بی بوسٹ) میں کم درستگی ہوتی ہے، جو 10%-30% سے ہوتی ہے۔ گرے اسکیل کی تصاویر اور رنگین تصاویر دونوں کا تجربہ کیا گیا، اور درستگی میں فرق بہت کم ہے، جس سے یہ اندازہ لگایا جاتا ہے کہ ارضیاتی ڈھانچوں کی شناخت میں رنگ زیادہ اہم نہیں ہے۔ پیشین گوئی اور پیشین گوئی زلزلے کے ابتدائی انتباہی نظام اور زلزلے کی پیشین گوئی کے ابتدائی انتباہی نظام اکثر مقامی جذباتی شور کا شکار ہوتے ہیں، اس لیے غلط انتباہات دیتے ہیں۔ مشین لرننگ کے طریقوں کی مدد سے شور کے اشاروں سے زلزلے کی لہروں کی شکلوں میں تفریق کرکے غلط انتباہات کو ختم کیا جا سکتا ہے۔ یہ طریقہ دو حصوں پر مشتمل ہے، پہلا حصہ جنریٹو ایڈورسیئل نیٹ ورک (جی اے این) کے ساتھ غیر نگرانی شدہ سیکھنا ہے جو پہلی آمد پی-لہروں کی خصوصیات کو سیکھنے اور نکالنے کے لیے ہے، اور رینڈم فاریسٹ پی-لہروں میں امتیاز کرنے کے لیے ہے۔ پی لہروں کو پہچاننے میں حاصل کردہ نقطہ نظر 99.2% اور 98.4% درستگی کے ساتھ شور کے اشاروں کے ذریعے غلط محرکات سے بچ سکتا ہے۔ لیبارٹری کے زلزلے حقیقی دنیا کے زلزلوں کی نقل کرنے کے لیے لیبارٹری کی ترتیب میں پیدا کیے جاتے ہیں۔ مشین لرننگ کی مدد سے، زلزلوں کے پیش رو کے طور پر صوتی اشاروں کے نمونوں کی شناخت دستی طور پر تلاش کرنے کی ضرورت کے بغیر کی جا سکتی ہے۔ ناکامی سے پہلے باقی وقت کی پیش گوئی کا مظاہرہ ایک تحقیق میں غلطی سے ریکارڈ کیے گئے مسلسل صوتی ٹائم سیریز کے اعداد و شمار کے ساتھ کیا گیا۔ لاگو کردہ الگورتھم رینڈم فاریسٹ تھا جسے تقریبا 10 سلپ ایونٹس کے ساتھ تربیت دی گئی تھی اور بقیہ وقت کی ناکامی کی پیش گوئی میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ اس نے ناکامیوں کی پیش گوئی کرنے کے لیے صوتی اشاروں کی نشاندہی کی، اور ان میں سے ایک پہلے نامعلوم تھا۔ اگرچہ یہ تجربہ گاہ میں پیدا ہونے والا زلزلہ زمین کی طرح پیچیدہ نہیں ہے، لیکن اس سے اہم پیش رفت ہوتی ہے جو مستقبل میں زلزلے کی پیش گوئی کے مزید کام کی رہنمائی کرتی ہے۔ اسٹریم فلو ڈسچارج کی پیش گوئی ریئل ٹائم اسٹریم فلو ڈیٹا فیصلہ سازی کے لیے لازمی ہے، مثال کے طور پر، انخلا، سیلاب کے واقعے کے دوران ذخائر کے پانی کی سطح کا ضابطہ۔ ندی کے بہاؤ کے اعداد و شمار کا اندازہ ندی کے ذریعے فراہم کردہ معلومات سے لگایا جا سکتا ہے جو دریا کے پانی کی سطح کی پیمائش کرتی ہے۔ تاہم، سیلاب کے واقعے سے پانی اور ملبہ ندی کے بہاؤ کو نقصان پہنچا سکتا ہے اور ضروری حقیقی وقت کا ڈیٹا غائب ہو جائے گا۔ گمشدہ ڈیٹا کا اندازہ لگانے کی مشین لرننگ کی صلاحیت اسے تاریخی اسٹریم گیجز ڈیٹا اور ریئل ٹائم ڈیٹا دونوں کے ساتھ اسٹریم فلو کی پیش گوئی کرنے کے قابل بناتی ہے۔ SHEM ایک ایسا ماڈل ہے جو مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے اسٹریم فلو ہائیڈرولوجی تخمینہ سے مراد ہے جو مقصد کو پورا کر سکتا ہے۔ اس کی درستگی کی تصدیق کے لیے، پیشن گوئی کے نتائج کا موازنہ اصل ریکارڈ شدہ ڈیٹا سے کیا گیا اور درستگی 0.78 سے 0.99 کے درمیان پائی گئی۔ چیلنج ناکافی تربیتی ڈیٹا مشین لرننگ کے لیے کافی مقدار میں تربیت اور توثیق کے ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ تاہم، کچھ بہت ہی مفید مصنوعات جیسے سیٹلائٹ ریموٹ سینسنگ ڈیٹا میں 1970 کی دہائی سے صرف کئی دہائیوں کا ڈیٹا موجود ہے۔ اگر کوئی سالانہ اعداد و شمار میں دلچسپی رکھتا ہے، تو صرف 50 سے کم نمونے دستیاب ہیں۔ اعداد و شمار کی اتنی مقدار کافی نہیں ہو سکتی ہے۔ ارضیاتی ڈھانچوں کی خودکار درجہ بندی کے مطالعے میں، ماڈل کی کمزوری چھوٹا تربیتی ڈیٹا سیٹ ہے، حالانکہ ڈیٹا سیٹ کے سائز کو بڑھانے کے لیے ڈیٹا میں اضافے کی مدد سے۔ بہاؤ کی پیش گوئی کے ایک اور مطالعے سے پتہ چلا ہے کہ درستگی کا انحصار کافی تاریخی اعداد و شمار کی دستیابی پر ہے، اس لیے کافی تربیتی اعداد و شمار مشین لرننگ کی کارکردگی کا تعین کرتے ہیں۔ ناکافی تربیتی ڈیٹا اوورفٹنگ نامی مسئلے کا باعث بن سکتا ہے۔ اوورفٹنگ مشین لرننگ میں غلطیوں کا سبب بنتی ہے کیونکہ ماڈل شور اور ناپسندیدہ تفصیلات کے بارے میں سیکھتا ہے۔ ڈیٹا ان پٹ کے ذریعے محدود مشین لرننگ کچھ کاموں کو انجام نہیں دے سکتی جیسا کہ انسان آسانی سے کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، راک ماس ریٹنگ سسٹم (آر ایم آر) کے لیے تصاویر کے ذریعے راک ٹنل کے چہروں میں پانی کی آمد کی مقدار میں، نم اور گیلی حالت کو مشین لرننگ کے ذریعے درجہ بند نہیں کیا گیا تھا کیونکہ صرف بصری معائنہ کے ذریعے دونوں میں امتیاز کرنا ممکن نہیں ہے۔ کچھ کاموں میں، مشین لرننگ انسان کے دستی کام کو مکمل طور پر تبدیل کرنے کے قابل نہیں ہوسکتی ہے۔ بلیک باکس آپریشن بہت سے مشین لرننگ الگورتھم میں، مثال کے طور پر، مصنوعی نیورل نیٹ ورک (اے این این)، اسے 'بلیک باکس' نقطہ نظر سمجھا جاتا ہے کیونکہ پوشیدہ تہوں میں نتائج کیسے پیدا ہوتے ہیں اس کے واضح تعلقات اور وضاحتیں نامعلوم ہیں۔ 'وائٹ باکس' نقطہ نظر جیسے فیصلہ ٹری صارفین کو الگورتھم کی تفصیلات ظاہر کر سکتا ہے۔ اگر کوئی تعلقات کی تحقیقات کرنا چاہتا ہے، تو اس طرح کے 'بلیک باکس' نقطہ نظر مناسب نہیں ہیں۔ تاہم، 'بلیک باکس' الگورتھم کی کارکردگی عام طور پر بہتر ہوتی ہے۔ حوالہ جات مشین لرننگ جیولوجیکل تکنیک