Review: Using AI for Structural and Morphological Analysis of the Features of Deposits

2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/lindi63813.2024.10820428
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This article provides a review of the application of artificial intelligence (AI) methods in geological research over the past 20 years (2004-2024). Using the Scopus database and following the PRISMA methodology, a systematic assessment of publications was conducted based on the keywords “geology” and “artificial intelligence.” A total of 900 relevant documents were identified. The analysis of publications revealed that the leading countries in this field are China, the United States, and India. The reviewed studies highlight various AI techniques, including neural networks, genetic algorithms, and machine learning models, applied to different geological challenges such as mineral exploration, landslide prediction, and seismic analysis. The findings demonstrate significant improvements in prediction accuracy and automation in geological research. The article emphasizes the potential of AI to transform geoscience by enhancing data processing, decision-making, and environmental management.