З розширенням міст зростає загроза природних катастроф, особливо в країнах, схильних до землетрусів, таких як Японія. Одним із серйозних ризиків є явище, відоме як ліквація, коли сильні поштовхи змушують насичені водою пухкі ґрунти втрачати міцність і поводитися як рідина. Це може призвести до осідань будівель, тріщин у фундаментах і руйнування доріг і комунальних мереж.
Щоб підвищити стійкість міст до ліквації, професор Сінья Іназумі та його студент Юсін Конг з Технологічного інституту Шібаура розробили моделі машинного навчання, що передбачають, як ґрунт реагуватиме на землетруси. Вони створили 3D-карти ґрунтових шарів, визначаючи стабільні та більш вразливі ділянки. На відміну від традиційних методів тестування, які охоплюють обмежені зони, цей підхід забезпечує більш детальний аналіз.
У своєму нещодавньому дослідженні, опублікованому в журналі Smart Cities, вчені використовували штучні нейронні мережі та методи ансамблевого навчання для точної оцінки глибини несучих шарів, що є ключовим індикатором стійкості ґрунту.