Contribution of Artificial Intelligence models for the management of rockfall risks - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Contribution of Artificial Intelligence models for the management of rockfall risks

Clara Lévy
Lucas Meignan
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1148952
Nickolas Stelzenmuller
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1149024

Résumé

This paper proposes a methodology to evaluate the suitability of AI models to describe rockfalls triggered by several factors, such as meteorological and geological conditions. So, we aim to train neural networks with all relevant and available data that could effectively predict rockfalls. To achieve this goal, we have already selected appropriate sites, collected data at high temporal and spatial resolution, and we propose some relevant models for this task. Ultimately, this type of model could assist in the operational management of infrastructure, especially during major climatic events
Cette communication présente une méthodologie pour évaluer la pertinence des modèles type IA à décrire des chutes de blocs déclenchées par des facteurs multiples, tels que les conditions météorologiques et géologiques. Ainsi, nous voulons entraîner des modèles IA à prédire la probabilité de chute de pierres en partant des données pertinentes et disponibles. Pour atteindre ce but, nous présentons ici les sites d’études sélectionnés, les caractéristiques des données recueillies à haute résolution temporelle et spatiale, et enfin des typologies de réseaux de neurones appropriés. A terme, ce type de modèle représenterait un outil supplémentaire pour le management des infrastructures, particulièrement lors d’évènements climatiques majeurs.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03736583 , version 1 (11-08-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03736583 , version 1

Citer

Marie-aurélie Chanut, Clara Lévy, Lucas Meignan, Muriel Gasc-Barbier, Sylvie Galichet, et al.. Contribution of Artificial Intelligence models for the management of rockfall risks. 5th RSS Rock Slope Stability Symposium, Nov 2021, Chambéry, France. ⟨hal-03736583⟩
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