Machine learning in earth sciences
ভূবিজ্ঞানে মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োগের মধ্যে রয়েছে ভূতাত্ত্বিক ম্যাপিং, গ্যাস ফুটো সনাক্তকরণ এবং ভূতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্য সনাক্তকরণ। মেশিন লার্নিং (এম. এল) হল এক ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এ. আই) যা কম্পিউটার সিস্টেমগুলিকে স্পষ্ট নির্দেশাবলী এবং প্রোগ্রামিংয়ের প্রয়োজনীয়তা দূর করার সময় তথ্যের বিশাল এবং জটিল সেটগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে, গুচ্ছবদ্ধ করতে, সনাক্ত করতে এবং বিশ্লেষণ করতে সক্ষম করে। ভূবিজ্ঞান হল পৃথিবী গ্রহের উৎপত্তি, বিবর্তন এবং ভবিষ্যতের অধ্যয়ন। পৃথিবী ব্যবস্থাকে চারটি প্রধান উপাদানে বিভক্ত করা যেতে পারে যার মধ্যে রয়েছে কঠিন পৃথিবী, বায়ুমণ্ডল, জলবিদ্যুৎ এবং জীবমণ্ডল। ভূবিজ্ঞান অনুসন্ধানের প্রকৃতির উপর নির্ভর করে বিভিন্ন অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা যেতে পারে। কিছু অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যের জন্য অন্যদের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল কাজ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন) চিত্রের ব্যাখ্যায় ভাল, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (এ. এন. এন) মাটির শ্রেণিবিন্যাসে ভাল কাজ করে তবে সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিন (এস. ভি. এম) শেখার চেয়ে গণনামূলকভাবে প্রশিক্ষণের জন্য বেশি ব্যয়বহুল। মেশিন লার্নিংয়ের প্রয়োগ সাম্প্রতিক দশকগুলিতে জনপ্রিয় হয়েছে, কারণ অন্যান্য প্রযুক্তির বিকাশ যেমন মানহীন বায়বীয় যানবাহন (ইউএভি), অতি-উচ্চ রেজোলিউশন রিমোট সেন্সিং প্রযুক্তি এবং উচ্চ-কার্যকারিতা কম্পিউটিং ইউনিটগুলি বড় উচ্চ-মানের ডেটাসেট এবং আরও উন্নত অ্যালগরিদমের উপলব্ধতার দিকে পরিচালিত করে। তাৎপর্য ভূবিজ্ঞানের জটিলতা ভূবিজ্ঞানের সমস্যাগুলি প্রায়শই জটিল হয়। প্রাকৃতিক পরিবেশে সুপরিচিত এবং বর্ণিত গাণিতিক মডেলগুলি প্রয়োগ করা কঠিন, তাই মেশিন লার্নিং সাধারণত এই ধরনের অ-রৈখিক সমস্যার জন্য একটি ভাল বিকল্প। পরিবেশগত তথ্য সাধারণত অ-রৈখিক এবং উচ্চতর-ক্রমের মিথস্ক্রিয়া নিয়ে গঠিত, এবং অনুপস্থিত তথ্যের সাথে, ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যানগুলি মডেলটিতে রৈখিকতা প্রয়োগের মতো অবাস্তব অনুমান হিসাবে কম কাজ করতে পারে। বেশ কয়েকজন গবেষক দেখেছেন যে মেশিন লার্নিং পৃথিবী বিজ্ঞানের ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যানগত মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে, যেমন বন চাঁদোয়া কাঠামোর বৈশিষ্ট্য, জলবায়ু-প্ররোচিত পরিসীমা পরিবর্তনের পূর্বাভাস এবং ভূতাত্ত্বিক দিকগুলি বর্ণনা করা। বনের চাঁদোয়া কাঠামোর বৈশিষ্ট্য বিজ্ঞানীদের জলবায়ু পরিবর্তনের প্রতি উদ্ভিদের প্রতিক্রিয়া অধ্যয়ন করতে সক্ষম করে। জলবায়ু-প্ররোচিত পরিসীমা পরিবর্তনের পূর্বাভাস নীতিনির্ধারকদের জলবায়ু পরিবর্তনের পরিণতি কাটিয়ে উঠতে উপযুক্ত কথোপকথন পদ্ধতি গ্রহণ করতে সক্ষম করে। ভূতাত্ত্বিক দিকগুলি বর্ণনা করা ভূতাত্ত্বিকদের একটি অঞ্চলের ভূতত্ত্ব বুঝতে সাহায্য করে, যা একটি অঞ্চলের উন্নয়ন ও পরিচালনার জন্য অপরিহার্য। ভূবিজ্ঞানে, কিছু তথ্য অ্যাক্সেস করা বা সংগ্রহ করা প্রায়শই কঠিন, তাই মেশিন লার্নিং পদ্ধতির মাধ্যমে সহজেই উপলব্ধ তথ্য থেকে তথ্য অনুমান করা বাঞ্ছনীয়। উদাহরণস্বরূপ, গ্রীষ্মমন্ডলীয় রেইন ফরেস্টে ভূতাত্ত্বিক ম্যাপিং চ্যালেঞ্জিং কারণ ঘন গাছপালা আচ্ছাদন এবং শিলা বহির্মুখী দুর্বলভাবে উন্মুক্ত। মেশিন লার্নিং পদ্ধতির সাথে রিমোট সেন্সিং প্রয়োগ করা দুর্গম অঞ্চলে ম্যানুয়ালি ম্যাপিংয়ের প্রয়োজন ছাড়াই দ্রুত ম্যাপিংয়ের জন্য একটি বিকল্প উপায় সরবরাহ করে। সময় ব্যয় হ্রাস করুন মেশিন লার্নিং বিশেষজ্ঞদের দ্বারা করা প্রচেষ্টাকেও হ্রাস করতে পারে, কারণ শ্রেণীবিভাগ এবং টীকা ইত্যাদির ম্যানুয়াল কাজগুলি ভূবিজ্ঞানের গবেষণার কর্মপ্রবাহে বাধা। ভূতাত্ত্বিক ম্যাপিং, বিশেষত একটি বিশাল, প্রত্যন্ত অঞ্চলে শ্রম, ব্যয় এবং ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির সাথে সময়-নিবিড়। রিমোট সেন্সিং এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতির অন্তর্ভুক্তি কিছু ক্ষেত্রের ম্যাপিংয়ের চাহিদা দূর করার জন্য একটি বিকল্প সমাধান প্রদান করতে পারে। মানুষের হস্তচালিত কাজের তুলনায় ধারাবাহিক এবং পক্ষপাত-মুক্ত ধারাবাহিকতা এবং পক্ষপাত-মুক্তও মেশিন লার্নিংয়ের একটি সুবিধা। ডাইনোফ্ল্যাজেলেট সনাক্তকরণে মানব এবং মেশিন লার্নিংয়ের কার্যকারিতার তুলনা করে গবেষণায় দেখা গেছে যে মেশিন লার্নিং মানুষের মতো নিয়মতান্ত্রিক পক্ষপাতের প্রবণ নয়। মানুষের মধ্যে উপস্থিত একটি পুনরাবৃত্তির প্রভাব হল যে শ্রেণীবিভাগটি প্রায়শই সাম্প্রতিকতম প্রত্যাহার করা শ্রেণীর প্রতি পক্ষপাতদুষ্ট হয়। গবেষণার একটি লেবেলিং কাজে, যদি নমুনায় এক ধরনের ডাইনোফ্ল্যাজেলেট খুব কমই দেখা যায়, তবে বিশেষজ্ঞ পরিবেশবিদরা সাধারণত এটিকে সঠিকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করবেন না। নিয়মতান্ত্রিক পক্ষপাত মানুষের শ্রেণিবিন্যাসের নির্ভুলতার তীব্র অবনতি ঘটায়। সর্বোত্তম মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিভিন্ন ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিংয়ের ব্যাপক ব্যবহারের ফলে শেখার পদ্ধতির বিস্তৃত অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা হয়েছে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম গবেষকদের কাছে অনেক আগ্রহের সাথে পৃথিবী বিজ্ঞানের সমস্যা সমাধানে প্রয়োগ করা হয়েছিল। একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে সর্বোত্তম অ্যালগরিদম বেছে নেওয়ার ফলে সঠিকতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এ. ভি. আই. আর. আই. এস-এন. জি হাইপারস্পেকট্রাল তথ্য সহ ভারতের হাট্টিতে স্বর্ণ-বহনকারী গ্রানাইট-গ্রিনস্টোন শিলাগুলির লিথোলজিকাল ম্যাপিং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (এস. ভি. এম) এবং র্যান্ডম ফরেস্ট ব্যবহারের মধ্যে সামগ্রিক নির্ভুলতার মধ্যে 10 শতাংশেরও বেশি পার্থক্য দেখায়। কিছু অ্যালগরিদম কিছু গুরুত্বপূর্ণ তথ্যও প্রকাশ করতে পারে। 'হোয়াইট-বক্স মডেল' হল স্বচ্ছ মডেল যেখানে ফলাফল এবং পদ্ধতিগুলি সহজেই ব্যাখ্যা করা যায়, যেখানে 'ব্ল্যাক-বক্স' মডেলগুলি এর বিপরীত। উদাহরণস্বরূপ, যদিও সাপোর্ট-ভেক্টর মেশিন (এসভিএম) ভূমিধসের সংবেদনশীলতা মূল্যায়নের নির্ভুলতার ক্ষেত্রে সর্বোত্তম ফলাফল দিয়েছে, তবে ফলাফলটি বিশেষজ্ঞ নিয়মের আকারে পুনর্লিখন করা যায় না যা ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে এবং কেন একটি অঞ্চলকে সেই নির্দিষ্ট শ্রেণী হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছিল। বিপরীতে, ডিসিশন ট্রি-র একটি স্বচ্ছ মডেল রয়েছে যা সহজেই বোঝা যায় এবং ব্যবহারকারী মডেলটিতে কোনও পক্ষপাত থাকলে তা পর্যবেক্ষণ এবং ঠিক করতে পারে। যদি গণনামূলক শক্তি একটি উদ্বেগের বিষয় হয়, কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রের মতো আরও গণনামূলকভাবে চাহিদাপূর্ণ শেখার পদ্ধতিটি কম পছন্দ করা হয় যদিও কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র অন্যান্য অ্যালগরিদম যেমন মাটির শ্রেণিবিন্যাসকে সামান্য ছাড়িয়ে যেতে পারে। নীচে কিছু সাধারণভাবে প্রয়োগ করা অ্যালগরিদমের হাইলাইট রয়েছে। ভূতাত্ত্বিক বা লিথোলজিক্যাল ম্যাপিং এবং খনিজ সম্ভাব্যতা ম্যাপিং ভূতাত্ত্বিক বা লিথোলজিকাল ম্যাপিং ভূতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্য এবং ভূতাত্ত্বিক ইউনিটগুলি দেখানো মানচিত্র তৈরি করে। খনিজ সম্ভাব্যতা ম্যাপিং বিভিন্ন ধরনের ডেটাসেট যেমন ভূতাত্ত্বিক মানচিত্র, বায়ুচুম্বকীয় চিত্র ইত্যাদি ব্যবহার করে খনিজ অনুসন্ধানের জন্য বিশেষ মানচিত্র তৈরি করে। জিওলজিক্যাল/লিথোলজিক্যাল ম্যাপিং এবং মিনারেল প্রসপেক্টিভিটি ম্যাপিং রিমোট সেন্সিং এবং জিওফিজিক্যাল ডেটা থেকে প্রাপ্ত বর্ণালী চিত্রের ইনপুট সহ মেশিন-লার্নিং কৌশলগুলির সাথে ডেটা প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে করা যেতে পারে। বর্ণালী চিত্র হল বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় বর্ণালীতে নির্বাচিত বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় তরঙ্গদৈর্ঘ্য ব্যান্ডগুলির ইমেজিং, যেখানে প্রচলিত ইমেজিং বৈদ্যুতিন চৌম্বকীয় বর্ণালীতে তিনটি তরঙ্গদৈর্ঘ্য ব্যান্ড (লাল, সবুজ, নীল) ধারণ করে। র্যান্ডম ফরেস্ট এবং সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (এসভিএম) ইত্যাদি হল সাধারণ অ্যালগরিদম যা রিমোট সেন্সড জিওফিজিক্যাল ডেটার সাথে ব্যবহার করা হয়, অন্যদিকে সিম্পল লিনিয়ার ইটারেটিভ ক্লাস্টারিং-কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (এসএলআইসি-সিএনএন) এবং কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) ইত্যাদি সাধারণত বায়বীয় ছবি এবং চিত্র নিয়ে কাজ করার সময় প্রয়োগ করা হয়। বড় মাপের ম্যাপিং বায়ুবাহিত এবং উপগ্রহ রিমোট সেন্সিং ভূ-প্রাকৃতিক তথ্য থেকে ভূ-প্রাকৃতিক তথ্য দিয়ে করা যেতে পারে এবং উচ্চতর রেজোলিউশনের জন্য মানহীন বায়বীয় যানবাহন (ইউএভি) থেকে চিত্র নিয়ে ছোট মাপের ম্যাপিং করা যেতে পারে। দূরসংবেদন সহ ভূতাত্ত্বিক ম্যাপিংয়ের ক্ষেত্রে উদ্ভিদের আচ্ছাদন অন্যতম প্রধান বাধা, যা বিভিন্ন গবেষণায় বড় এবং ছোট মাপের ম্যাপিং উভয় ক্ষেত্রেই পাওয়া গেছে। উদ্ভিদ বর্ণালী চিত্রের গুণমানকে প্রভাবিত করে বা বায়বীয় চিত্রগুলিতে শিলা তথ্যকে অস্পষ্ট করে। ভূমিধ্বসের সংবেদনশীলতা এবং বিপদের ম্যাপিং ভূমিধ্বসের সংবেদনশীলতা একটি জায়গার ভূমিধ্বসের সম্ভাবনাকে বোঝায়, যা স্থানীয় ভূখণ্ডের অবস্থার দ্বারা প্রভাবিত হয়। ভূমিধসের সংবেদনশীলতা ম্যাপিং ভূমিধসের ঝুঁকিপূর্ণ অঞ্চলগুলিকে তুলে ধরতে পারে যা নগর পরিকল্পনা এবং দুর্যোগ ব্যবস্থাপনার কাজের জন্য দরকারী। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের জন্য ইনপুট ডেটাসেটে সাধারণত টপোগ্রাফিক তথ্য, লিথোলজিকাল তথ্য, উপগ্রহ চিত্র ইত্যাদি থাকে। এবং কিছুতে তাদের অধ্যয়নের চাহিদা অনুযায়ী জমির ব্যবহার, জমির আচ্ছাদন, নিষ্কাশনের তথ্য, গাছপালার আচ্ছাদন অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। ভূমিধ্বসের সংবেদনশীলতা ম্যাপিংয়ের জন্য মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার ডেটাসেট প্রয়োজন। প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার জন্য ডেটাসেট বরাদ্দ করার দুটি পদ্ধতি রয়েছে, একটি হল ডেটাসেটের জন্য অধ্যয়নের ক্ষেত্রকে এলোমেলোভাবে বিভক্ত করা, অন্যটি হল দুটি ডেটাসেটের জন্য পুরো অধ্যয়নকে দুটি সংলগ্ন অংশে বিভক্ত করা। শ্রেণীবিভাগের মডেলগুলি পরীক্ষা করার জন্য, সাধারণ অনুশীলন হল অধ্যয়ন ক্ষেত্রটিকে এলোমেলোভাবে দুটি ডেটাসেটে বিভক্ত করা, তবে, এটি আরও কার্যকর যে অধ্যয়ন ক্ষেত্রটিকে দুটি সংলগ্ন অংশে বিভক্ত করা যেতে পারে যাতে অটোমেশন অ্যালগরিদম সংলগ্ন জমির বিশেষজ্ঞ প্রক্রিয়াজাত তথ্যের ইনপুট সহ একটি নতুন অঞ্চলের ম্যাপিং পরিচালনা করতে পারে। বৈশিষ্ট্য শনাক্তকরণ এবং সনাক্তকরণ বিচ্ছিন্নতা বিশ্লেষণ ত্রুটি সমতল, বিছানা সমতল ইত্যাদির মতো বিচ্ছিন্নতা প্রকৌশলের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে। ফটোগ্রামেট্রিক বিশ্লেষণের মাধ্যমে মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে পাথরের ফ্র্যাকচারগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করা যেতে পারে এমনকি হস্তক্ষেপকারী বস্তুর উপস্থিতির সাথেও, উদাহরণস্বরূপ, ফলিয়েশন, রড-আকৃতির গাছপালা ইত্যাদি। চিত্রের শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মেশিন প্রশিক্ষণে, অতিরিক্ত ফিটিং এড়াতে এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেট বাড়ানোর জন্য ডেটা বৃদ্ধি একটি সাধারণ অনুশীলন। উদাহরণস্বরূপ, পাথরের ফাটল শনাক্তকরণের একটি গবেষণায়, প্রশিক্ষণের জন্য 68টি ছবি এবং পরীক্ষার ডেটাসেটের জন্য 23টি ছবি এলোমেলোভাবে বিভক্ত করে প্রস্তুত করা হয়েছিল। এরপরে তথ্য বৃদ্ধি করা হয় এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেটটি উল্টানো এবং এলোমেলো ক্রপ দ্বারা 8704 টি ছবিতে বাড়ানো হয়। এই পদ্ধতিটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই পাথরের ফাটলগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করতে সক্ষম হয়েছিল। নেতিবাচক পূর্বাভাস মূল্য (এনপিভি) এবং নির্দিষ্টতা ছিল 0.99-এর বেশি। এটি মেশিন লার্নিংয়ের সাথে বিচ্ছিন্নতা বিশ্লেষণের দৃঢ়তা প্রদর্শন করে। কার্বন ডাই অক্সাইড ফুটো সনাক্তকরণ একটি ভূতাত্ত্বিক সিকোয়েস্ট্রেশন সাইট থেকে কার্বন ডাই অক্সাইড ফুটো পরিমাণ ক্রমবর্ধমান মনোযোগ অর্জন করছে কারণ জনসাধারণ কার্বন ডাই অক্সাইড নিরাপদে এবং কার্যকরভাবে ভূগর্ভস্থ সংরক্ষণ করা হয় কিনা তা নিয়ে আগ্রহী। একটি ভূতাত্ত্বিক সিকোয়েস্ট্রেশন সাইট হল গ্রিনহাউস গ্যাস ধরা এবং ভূতাত্ত্বিক গঠনের গভীরে ভূগর্ভস্থ কবর দেওয়া। একটি ভূতাত্ত্বিক সিকোয়েস্ট্রেশন সাইট থেকে কার্বন ডাই অক্সাইড ফুটো পরোক্ষভাবে রিমোট সেন্সিং এবং একটি তত্ত্বাবধানহীন ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম (ইটারেটিভ সেলফ-অর্গানাইজিং ডেটা অ্যানালাইসিস টেকনিক (আইএসওডিএটিএ) পদ্ধতি) এর সাহায্যে গ্রহের চাপ প্রতিক্রিয়া দ্বারা সনাক্ত করা যেতে পারে। মাটিতে কার্বন ডাই অক্সাইডের ঘনত্ব বৃদ্ধি উদ্ভিদের শ্বাসপ্রশ্বাসকে বাধা দিয়ে উদ্ভিদে চাপের প্রতিক্রিয়া সৃষ্টি করে কারণ কার্বন ডাই অক্সাইড দ্বারা অক্সিজেন স্থানান্তরিত হয়। রেড এজ ইনডেক্স (আর. ই. আই)-এর মাধ্যমে গাছপালার চাপ সংকেত সনাক্ত করা যায়। হাইপারস্পেকট্রাল চিত্রগুলি অনুরূপ উদ্ভিদ প্রতিক্রিয়াগুলির সাথে তত্ত্বাবধানহীন অ্যালগরিদম ক্লাস্টারিং পিক্সেল দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয়। পরিচিত সিও2 ফুটো হওয়া অঞ্চলে হাইপারস্পেকট্রাল তথ্য বের করা হয়েছিল যাতে সিও2 ফুটো হওয়া অঞ্চলগুলি বর্ণালী অসঙ্গতি সহ ক্লাস্টার পিক্সেলের সাথে মিলিত হতে পারে। যদিও পদ্ধতিটি দক্ষতার সাথে সিও2 ফুটো সনাক্ত করতে পারে, তবে কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে যার জন্য আরও গবেষণার প্রয়োজন। উচ্চ ক্লোরোফিল শোষণ, উদ্ভিদের বৈচিত্র্য এবং ছায়ার প্রভাবের কারণে রেড এজ ইনডেক্স (আর. ই. আই) সঠিক নাও হতে পারে, তাই কিছু চাপযুক্ত পিক্সেলকে ভুলভাবে স্বাস্থ্যকর পিক্সেল হিসাবে চিহ্নিত করা হয়েছিল। মৌসুমী, ভূগর্ভস্থ জলের টেবিলের উচ্চতা গাছপালার সিও2-এর চাপ প্রতিক্রিয়াকেও প্রভাবিত করতে পারে। জলের প্রবাহের পরিমাণ নির্ধারণ রক মাস রেটিং (আর. এম. আর) ব্যবস্থা ভূ-যান্ত্রিক উপায়ে ছয়টি পরিমাপের ইনপুট সহ বিশ্বব্যাপী গৃহীত শিলা ভর শ্রেণিবিন্যাস ব্যবস্থা। জলের প্রবাহের পরিমাণ হল শ্রেণীবিভাগ প্রকল্পের অন্যতম উপাদান, যা ভূগর্ভস্থ জলের অবস্থার প্রতিনিধিত্ব করে। একটি শিলা সুড়ঙ্গের মুখে জলের প্রবাহের পরিমাণ নির্ধারণ ঐতিহ্যগতভাবে ক্ষেত্রের চাক্ষুষ পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে করা হত, যা সুরক্ষার উদ্বেগের সাথে শ্রম এবং সময়সাপেক্ষ। মেশিন লার্নিং নির্মাণস্থলে তোলা ছবি বিশ্লেষণ করে জলের প্রবাহ নির্ধারণ করতে পারে। পদ্ধতির শ্রেণিবিন্যাস বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আর. এম. আর পদ্ধতি অনুসরণ করে তবে স্যাঁতসেঁতে এবং আর্দ্র অবস্থার সংমিশ্রণ শুধুমাত্র চাক্ষুষ পরিদর্শন দ্বারা পার্থক্য করা কঠিন। ছবিগুলিকে অ-ক্ষতির অবস্থা, আর্দ্র অবস্থা, ফোঁটা ফোঁটা অবস্থা, প্রবাহিত অবস্থা এবং প্রবল প্রবাহে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছিল। ছবিগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার সঠিকতা ছিল প্রায় 90 শতাংশ। মাটির শ্রেণিবিন্যাস মৃত্তিকা অনুসন্ধান পদ্ধতির জন্য সবচেয়ে জনপ্রিয় সাশ্রয়ী পদ্ধতি হল শঙ্কু অনুপ্রবেশ পরীক্ষা (সিপিটি)। মাটির মধ্য দিয়ে একটি ধাতব শঙ্কু ধাক্কা দিয়ে পরীক্ষাটি করা হয় এবং একটি ধ্রুবক হারে ধাক্কা দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি একটি আধা-ধারাবাহিক লগ হিসাবে রেকর্ড করা হয়। মেশিন লার্নিং কোন অনুপ্রবেশ পরীক্ষার লগ ডেটার ইনপুট দিয়ে মাটিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। মেশিন লার্নিং-এর মাধ্যমে শ্রেণীবদ্ধ করার প্রচেষ্টায়, তথ্য বিশ্লেষণের জন্য কাজের দুটি অংশ প্রয়োজন, যা হল বিভাজন এবং শ্রেণীবিভাগের অংশ। বিভাজন অংশটি কনস্ট্রেন্ট ক্লাস্টারিং অ্যান্ড ক্লাসিফিকেশন (সি. এন. সি. সি) অ্যালগরিদমের সাহায্যে একটি একক সিরিজের তথ্যকে বিভাগে বিভক্ত করা যেতে পারে। শ্রেণীবিভাগের অংশটি ডিসিশন ট্রি (ডিটি), আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক (এ. এন. এন) বা সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (এস. ভি. এম) দ্বারা পরিচালিত হতে পারে। তিনটি অ্যালগরিদমের তুলনা করার সময়, এটি প্রদর্শিত হয় যে আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক (এ. এন. এন) হিউমাস কাদামাটি এবং পিটের শ্রেণিবিন্যাসে সেরা কাজ করেছে, অন্যদিকে ডিসিশন ট্রি কাদামাটি পিটের শ্রেণিবিন্যাসে সেরা কাজ করেছে। এই পদ্ধতির দ্বারা শ্রেণিবিন্যাস খুব উচ্চ নির্ভুলতায় পৌঁছাতে সক্ষম, এমনকি সবচেয়ে জটিল সমস্যার জন্যও, এর নির্ভুলতা ছিল 83 শতাংশ, এবং ভুলভাবে শ্রেণীবদ্ধ শ্রেণীটি ছিল ভূতাত্ত্বিকভাবে প্রতিবেশী। এই সত্যটি বিবেচনা করে যে বেশিরভাগ বিশেষজ্ঞদের জন্য এই ধরনের নির্ভুলতা যথেষ্ট, তাই এই ধরনের পদ্ধতির নির্ভুলতাকে 100% হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে। ভূতাত্ত্বিক কাঠামোর শ্রেণিবিন্যাস উন্মুক্ত ভূতাত্ত্বিক কাঠামো যেমন অ্যান্টিকলাইন, তরঙ্গ চিহ্ন, জেনোলিথ, স্ক্র্যাচ, পিটিগম্যাটিক ভাঁজ, ফল্ট, কনক্রিসন, মডক্র্যাক, নাইসোজ, বৌডিন, বেসাল্ট কলাম এবং ডাইক একটি গভীর শিক্ষার মডেলের মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে। গবেষণায় দেখা গেছে যে থ্রি-লেয়ার কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) এবং ট্রান্সফার লার্নিং-এর যথাক্রমে প্রায় 80 শতাংশ এবং 90 শতাংশ সঠিকতা রয়েছে, যেখানে কে-নিয়ারস্ট নেইবারস (কেএনএন), আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক (এ. এন. এন) এবং এক্সট্রিম গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং (এক্সজিবিউস্ট)-এর মতো অন্যান্যগুলির কম নির্ভুলতা রয়েছে, যা 10%-30% থেকে শুরু করে। ধূসর চিত্র এবং রঙিন চিত্র উভয়ই পরীক্ষা করা হয়েছিল, এবং নির্ভুলতার পার্থক্য সামান্য, যা অনুমান করে যে ভূতাত্ত্বিক কাঠামো সনাক্ত করতে রঙ খুব গুরুত্বপূর্ণ নয়। পূর্বাভাস এবং পূর্বাভাস ভূমিকম্পের আগাম সতর্কতা ব্যবস্থা এবং ভূমিকম্পের আগাম সতর্কতা ব্যবস্থা প্রায়শই স্থানীয় আবেগপ্রবণ শব্দের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ, তাই মিথ্যা সতর্কতা দেয়। মেশিন লার্নিং পদ্ধতির সাহায্যে শব্দ সংকেত থেকে ভূমিকম্পের তরঙ্গ রূপকে বৈষম্য করে মিথ্যা সতর্কতা দূর করা যেতে পারে। পদ্ধতিটি দুটি অংশ নিয়ে গঠিত, প্রথম অংশটি হল জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (জিএএন)-এর সাথে প্রথম আগমনের পি-তরঙ্গগুলির বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে এবং বের করতে এবং র্যান্ডম ফরেস্ট পি-তরঙ্গগুলিকে বৈষম্য করার জন্য তত্ত্বাবধানহীন শিক্ষা। এই পদ্ধতিটি পি-তরঙ্গ শনাক্তকরণে 99.2% অর্জন করেছে এবং 98.4% নির্ভুলতার সাথে শব্দ সংকেত দ্বারা মিথ্যা ট্রিগার এড়াতে পারে। বাস্তব বিশ্বের ভূমিকম্প অনুকরণ করার জন্য পরীক্ষাগারের সেটিংসে পরীক্ষাগারের ভূমিকম্প তৈরি করা হয়। মেশিন লার্নিংয়ের সাহায্যে, ভূমিকম্পের অগ্রদূত হিসাবে শব্দগত সংকেতের নিদর্শনগুলি ম্যানুয়ালি অনুসন্ধানের প্রয়োজন ছাড়াই চিহ্নিত করা যেতে পারে। ব্যর্থতার আগে অবশিষ্ট সময়ের পূর্বাভাস একটি গবেষণায় একটি ত্রুটি থেকে রেকর্ড করা অবিচ্ছিন্ন অ্যাকোস্টিক টাইম সিরিজের তথ্য সহ প্রদর্শিত হয়েছিল। প্রয়োগ করা অ্যালগরিদমটি ছিল র্যান্ডম ফরেস্ট যা প্রায় 10 টি স্লিপ ইভেন্টের সাথে প্রশিক্ষিত ছিল এবং অবশিষ্ট সময় ব্যর্থতার পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে দুর্দান্ত পারফরম্যান্স করেছিল। এটি ব্যর্থতার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য অ্যাকোস্টিক সংকেতগুলি চিহ্নিত করেছিল এবং তাদের মধ্যে একটি আগে অজ্ঞাত ছিল। যদিও এই গবেষণাগারের ভূমিকম্প পৃথিবীর মতো জটিল নয়, তবে এটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি ঘটায় যা ভবিষ্যতে আরও ভূমিকম্পের পূর্বাভাসের কাজকে পরিচালিত করে। স্ট্রিমফ্লো স্রাবের পূর্বাভাস রিয়েল-টাইম স্ট্রিমফ্লো ডেটা সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য অবিচ্ছেদ্য, উদাহরণস্বরূপ, সরিয়ে নেওয়া, বন্যার সময় জলাধারের জলের স্তর নিয়ন্ত্রণ করা। স্ট্রিমফ্লো ডেটা স্ট্রিমগেজ দ্বারা প্রদত্ত তথ্য দ্বারা অনুমান করা যেতে পারে যা একটি নদীর জলের স্তর পরিমাপ করে। যাইহোক, বন্যার ঘটনা থেকে জল এবং ধ্বংসাবশেষ প্রবাহকে ক্ষতিগ্রস্থ করতে পারে এবং প্রয়োজনীয় বাস্তব-সময়ের তথ্য অনুপস্থিত থাকবে। অনুপস্থিত তথ্য অনুমান করার জন্য মেশিন লার্নিংয়ের ক্ষমতা এটিকে ঐতিহাসিক স্ট্রিমগেজ ডেটা এবং রিয়েল-টাইম ডেটা উভয়ের সাথে স্ট্রিমফ্লো পূর্বাভাস দিতে সক্ষম করে। SHEM একটি মডেল যা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে স্ট্রিমফ্লো হাইড্রোলজি অনুমানকে বোঝায় যা উদ্দেশ্যটি পরিবেশন করতে পারে। এর নির্ভুলতা যাচাই করার জন্য, পূর্বাভাসের ফলাফলকে প্রকৃত নথিভুক্ত তথ্যের সাথে তুলনা করা হয়েছিল এবং নির্ভুলতা 0.78 থেকে 0.99 এর মধ্যে পাওয়া গেছে। চ্যালেঞ্জ অপর্যাপ্ত প্রশিক্ষণ তথ্য মেশিন লার্নিংয়ের জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণে প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা তথ্য প্রয়োজন। যাইহোক, স্যাটেলাইট রিমোট সেন্সিং ডেটার মতো কিছু খুব দরকারী পণ্যে 1970-এর দশক থেকে মাত্র কয়েক দশকের তথ্য রয়েছে। যদি কেউ বার্ষিক তথ্যের প্রতি আগ্রহী হন, তাহলে মাত্র 50টিরও কম নমুনা পাওয়া যায়। এই পরিমাণ তথ্য পর্যাপ্ত নাও হতে পারে। ভূতাত্ত্বিক কাঠামোর স্বয়ংক্রিয় শ্রেণিবিন্যাসের একটি গবেষণায়, মডেলটির দুর্বলতা হল ছোট প্রশিক্ষণ ডেটাসেট, যদিও ডেটাসেটের আকার বাড়ানোর জন্য ডেটা বৃদ্ধির সাহায্যে। প্রবাহপ্রবাহের পূর্বাভাস দেওয়ার আরেকটি গবেষণায় দেখা গেছে যে সঠিকতা যথেষ্ট ঐতিহাসিক তথ্যের উপলব্ধতার উপর নির্ভর করে, তাই পর্যাপ্ত প্রশিক্ষণ তথ্য মেশিন লার্নিংয়ের কার্যকারিতা নির্ধারণ করে। অপর্যাপ্ত প্রশিক্ষণ তথ্য ওভারফিটিং নামে একটি সমস্যার দিকে নিয়ে যেতে পারে। ওভারফিটিং মেশিন লার্নিংয়ে ত্রুটি সৃষ্টি করে কারণ মডেলটি গোলমাল এবং অযাচিত বিবরণ সম্পর্কে জানতে পারে। ডেটা ইনপুট দ্বারা সীমাবদ্ধ মেশিন লার্নিং মানুষের মতো সহজে কিছু কাজ সম্পাদন করতে পারে না। উদাহরণস্বরূপ, রক মাস রেটিং সিস্টেমের (আর. এম. আর) জন্য চিত্র দ্বারা শিলা সুড়ঙ্গে জলের প্রবাহের পরিমাণ নির্ধারণে, স্যাঁতসেঁতে এবং আর্দ্র অবস্থাকে মেশিন লার্নিং দ্বারা শ্রেণীবদ্ধ করা হয়নি কারণ শুধুমাত্র চাক্ষুষ পরিদর্শনের মাধ্যমে দুটিকে বৈষম্য করা সম্ভব নয়। কিছু কিছু কাজে, মেশিন লার্নিং মানুষের হাতে করা কাজকে সম্পূর্ণরূপে প্রতিস্থাপন করতে সক্ষম নাও হতে পারে। ব্ল্যাক-বক্স অপারেশন অনেক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমে, উদাহরণস্বরূপ, আর্টিফিশিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক (এ. এন. এন), এটিকে 'ব্ল্যাক বক্স' পদ্ধতি হিসাবে বিবেচনা করা হয় কারণ লুকানো স্তরগুলিতে কীভাবে ফলাফল তৈরি হয় তার স্পষ্ট সম্পর্ক এবং বিবরণ অজানা। 'হোয়াইট-বক্স' পদ্ধতি যেমন ডিসিশন ট্রি ব্যবহারকারীদের কাছে অ্যালগরিদমের বিশদ বিবরণ প্রকাশ করতে পারে। যদি কেউ সম্পর্কের তদন্ত করতে চায়, তবে এই ধরনের 'ব্ল্যাক-বক্স' পদ্ধতি উপযুক্ত নয়। তবে, 'ব্ল্যাক-বক্স' অ্যালগরিদমগুলির পারফরম্যান্স সাধারণত আরও ভাল হয়। তথ্যসূত্র মেশিন লার্নিং ভূতাত্ত্বিক কৌশল