¿Cuáles son las mejores prácticas para utilizar el aprendizaje automático en el análisis de estabilidad de taludes?

1 Recopilación y preparación de datos

La calidad y la cantidad de datos son esenciales para el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de ML. Debe recopilar datos relevantes y representativos que capturen las características y condiciones de los taludes, como las propiedades del suelo, la geometría, el nivel de agua subterránea, las precipitaciones, la sismicidad y la carga. También debe preparar los datos para ML limpiándolos, filtrándolos, transformándolos y normalizándolos. También debe realizar un análisis exploratorio de datos para comprender la distribución, la correlación y los valores atípicos de los datos.

2 Selección y entrenamiento de modelos

Existen varias técnicas de aprendizaje automático que se pueden utilizar para el análisis de estabilidad de taludes, como la regresión, la clasificación, la agrupación en clústeres y el aprendizaje por refuerzo. Debe seleccionar la técnica y el modelo más apropiados para su problema y objetivo, como predecir el factor de seguridad, clasificar el modo de falla u optimizar el diseño del talud. También debe entrenar el modelo con los datos y evaluar su rendimiento mediante métricas como la exactitud, la precisión, la recuperación y el error cuadrático medio. También debe usar la validación cruzada, la regularización y el ajuste de hiperparámetros para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización.

3 Interpretación y validación de modelos

Los modelos de ML pueden ser complejos y no lineales, lo que dificulta su interpretación y explicación. Debe utilizar métodos como la importancia de las características, las gráficas de dependencia parcial y el análisis de sensibilidad para comprender cómo funciona el modelo y qué factores influyen en sus predicciones. También debe validar el modelo utilizando conjuntos de datos independientes, observaciones de campo o pruebas de laboratorio para verificar su precisión y solidez. También debe comparar los resultados del modelo con los métodos convencionales, como el equilibrio límite o el análisis de elementos finitos, para evaluar sus ventajas y limitaciones.

4 Implementación y mantenimiento de modelos

Los modelos de ML no son estáticos y deben actualizarse y mantenerse periódicamente para reflejar los cambios en los datos y las condiciones de la pendiente. Debe implementar el modelo en una plataforma adecuada, como una aplicación web, una aplicación móvil o un servicio en la nube, que permita un fácil acceso e integración con otras herramientas y sistemas. También debe supervisar el rendimiento y los comentarios del modelo, y volver a entrenar o ajustar el modelo si es necesario. También debe documentar el proceso de desarrollo e implementación del modelo y seguir las directrices éticas y legales.

5 Comunicación y visualización de modelos

Los modelos de ML pueden proporcionar información y soluciones valiosas para el análisis de estabilidad de taludes, pero deben comunicarse y visualizarse de manera efectiva a las partes interesadas, como ingenieros, gerentes, clientes y reguladores. Debe utilizar métodos como tablas, gráficos, mapas, animaciones y paneles para presentar las salidas y los resultados del modelo de forma clara y concisa. También debe utilizar un lenguaje y términos que sean comprensibles y relevantes para la audiencia. También debe resaltar las incertidumbres y suposiciones del modelo y proporcionar recomendaciones y acciones.

6 Mejora e innovación de modelos

Los modelos de ML no son perfectos y siempre se pueden mejorar e innovar. Es necesario buscar comentarios y sugerencias de los usuarios y expertos, e identificar las brechas y los desafíos del modelo. También debe explorar nuevos orígenes de datos, características, técnicas y aplicaciones que puedan mejorar el rendimiento y la funcionalidad del modelo. También debe mantenerse al día con las últimas investigaciones y desarrollos en ML y análisis de estabilidad de taludes, y colaborar con otros profesionales e investigadores en el campo.

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más te gustaría añadir?