پتانسیل و چالشهای کاربرد هوش مصنوعی در علوم زمین (مطالعه موردی پیشبینی نرخ نفوذ ماشین حفر تونل)

با افزایش حجم دادهها و پیچیدگی فرآیندهای زمین شناختی استفاده از هوش مصنوعی به ابزاری کارآمد برای تحلیل، مدلسازی و پیش بینی پدیدههای طبیعی تبدیل شده است. افزایش کاربرد هوش مصنوعی در علوم، زمین به درک عمیق تر از فرآیند تصمیم گیری، به ویژه در کاربردهای حساس و پیچیده نیاز دارد. هدف این مقاله بررسی فرصتها و چالشهای به کارگیری هوش مصنوعی در حوزه علوم زمین با تاکید بر اهمیت استفاده از مدلهای تفسیر پذیر برای افزایش شفافیت در تصمیم گیریها. به عنوان مطالعه موردی کارایی روشهای سنتی هوش مصنوعی و مدلهای تفسیر پذیر در پیش بینی نرخ نفوذ در ماشین حفر تونل مقایسه شده است. نتایج نشان میدهند که مدلهای تفسیر پذیر، با دقت مناسب امکان تحلیل روابط میان ویژگیها و خروجی را فراهم میکنند و درک بهتری از سازوکارهای فیزیکی ارائه میدهد. این یافته ها بر ضرورت توجه به تفسیرپذیری مدلها در کاربردهای علوم زمین تاکید دارند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی تفسیر ، پذیر علوم ، زمین مدلهای ، نرخ نفوذ ماشین حفر تونل