Machine learning (ML) has evolved rapidly over recent years with the promise to substantially alter and enhance the role of data science in a variety of disciplines. Compared with traditional approaches, ML offers advantages to handle complex problems, provide computational efficiency, propagate and treat uncertainties, and facilitate decision making. Also, the maturing of ML has led to significant advances in not only the main-stream artificial intelligence (AI) research but also other science and engineering fields, such as material science, bioengineering, construction management, and transportation engineering. This study conducts a comprehensive review of the progress and challenges of implementing ML in the earthquake engineering domain. A hierarchical attribute matrix is adopted to categorize the existing literature based on four traits identified in the field, such as ML method, topic area, data resource, and scale of analysis. The state-of-the-art review indicates to what extent ML has been applied in four topic areas of earthquake engineering, including seismic hazard analysis, system identification and damage detection, seismic fragility assessment, and structural control for earthquake mitigation. Moreover, research challenges and the associated future research needs are discussed, which include embracing the next generation of data sharing and sensor technologies, implementing more advanced ML techniques, and developing physics-guided ML models.

中文翻译：

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在地震工程中实施机器学习的前景：最新评论

近年来，机器学习 (ML) 发展迅速，有望大幅改变和增强数据科学在各种学科中的作用。与传统方法相比，ML 在处理复杂问题、提供计算效率、传播和处理不确定性以及促进决策方面具有优势。此外，机器学习的成熟不仅在主流人工智能 (AI) 研究方面取得了重大进展，而且在其他科学和工程领域，如材料科学、生物工程、建筑管理和交通工程等领域也取得了重大进展。本研究全面回顾了在地震工程领域实施机器学习的进展和挑战。采用分层属性矩阵对现有文献进行分类，基于该领域确定的四个特征，如 ML 方法、主题区域、数据资源和分析规模。最先进的审查表明 ML 在地震工程的四个主题领域中的应用程度，包括地震危害分析、系统识别和损坏检测、地震脆弱性评估以及地震缓解的结构控制。此外，还讨论了研究挑战和相关的未来研究需求，其中包括采用下一代数据共享和传感器技术、实施更先进的机器学习技术以及开发物理引导的机器学习模型。最先进的审查表明 ML 在地震工程的四个主题领域中的应用程度，包括地震危害分析、系统识别和损坏检测、地震脆弱性评估以及地震缓解的结构控制。此外，还讨论了研究挑战和相关的未来研究需求，其中包括采用下一代数据共享和传感器技术、实施更先进的机器学习技术以及开发物理引导的机器学习模型。最先进的审查表明 ML 在地震工程的四个主题领域中的应用程度，包括地震危害分析、系统识别和损坏检测、地震脆弱性评估以及地震缓解的结构控制。此外，还讨论了研究挑战和相关的未来研究需求，其中包括采用下一代数据共享和传感器技术、实施更先进的机器学习技术以及开发物理引导的机器学习模型。