2023年8月30日-9月1日，同济大学隧道五室的张东明教授、周鸣亮副教授、张晋彰博士后与常佳奇博士研究生参加了第四届岩土科学机器学习与大数据国际研讨会（the 4th International Symposium on Machine Learning and Big Data in Geoscience, ISMLG 2023）。该会议在爱尔兰科克大学（University College Cork）举办，邀请了来自世界各地的100多名学者，共同讨论机器学习与大数据在岩土科学领域的应用进展与未来发展方向。

  周鸣亮副教授受邀在本次国际研讨会做国际土协(ISSMGE)岩土工程未来之星讲座(Bright Spark Lecture),进行了题为《AI-based back analysis of multiphysics processes in geotechnical practice》的学术报告，汇报了使用机器学习方法分析岩土体多场多相所诱发的一系列地下工程灾害问题。讲座中提出了机器学习模型和多场耦合数值计算相融合的智能算法框架，阐述了深海能源开发中智能预测热-流-力-化学多物理场响应的智能算法元模型，介绍了基于智能算法的高效场地参数反演和参数敏感性分析方法，最后通过实际工程案例展示了提出的智能算法框架可显著提高多相场下岩土及地下工程安全风险分析的效率。周鸣亮副教授的讲座凭借前沿的研究内容与详实的现场分析数据得到了参会学者的高度关注。由于签证原因，周鸣亮副教授未能前往爱尔兰科克大学领奖，其博士期间导师Kenichi Soga院士很高兴在现场为周鸣亮副教授领取岩土工程未来之星奖。

图1 周鸣亮副教授岩土工程未来之星讲座

图2 英国皇家工程院院士、美国工程院院士、美国加州大学伯克利分校首席特聘教授Kenichi Soga

在爱尔兰科克大学现场为其学生周鸣亮副教授领取岩土工程未来之星奖

  张晋彰博士后进行了题为《Deep learning-based method to characterize the soil spatial variability using CPT data》的汇报，针对土体参数空间变异性特征参数的表征，首先介绍了随机场的三大重要表征参数：相关机构、竖向和水平相关距离；随后利用随机场生成大量静力触探试验数据（CPT）训练样本；接着利用CPT参数和对应标签对卷积神经网络模型进行训练和测试；最终将训练好的模型对现场CPT数据进行模型应用。同时提出了一种比例因子法来解决数据不匹配问题，本方法用极少数CPT数据（最少仅需两条）便可智能化估计场地随机场特征参数。

图3 张晋彰博士后线上做学术汇报

  常佳奇博士研究生则前往现场进行了题为《Wear Prediction of Shield Disc Cutter during Tunnelling in Composite Strata Based on Machine Learning Method》的汇报，针对盾构法隧道复合地层掘进过程中刀具磨损严重，且抽刀检查与换刀操作费时费力的问题，提出了一种基于无监督聚类与有监督Transformer模型融合的刀具磨损预测方法，该方法能够有效将既有经验引入机器学习模型中，从而在少样本数据集上取得较好的预测效果，对于隧道掘进过程中的刀具磨损预测以及换刀进度规划具有重要意义。

图4 常佳奇博士研究生在会议现场做汇报

        8月31日，张东明教授、周鸣亮副教授、张晋彰博士后参加了由TC309主席刘忠强博士主持的机器学习论坛。首先各位与会参与者进行了自我介绍，刘忠强主席介绍了目前TC309的主要任务，TC309秘书长张东明教授和参会委员进行了相应的补充并进行了热烈的讨论；然后介绍了今年TC309主持的相关活动；University of Dayton 的王慧教授对Geo-Risk 2023数据分析的学生竞赛情况进行了介绍；Behzad Fatahi博士对Chat GPT在岩土工程中的应用的小组讨论进行了介绍；随后宣布第5届岩土科学机器学习与大数据国际研讨会将在香港举行，由王宇老师和尹振宇老师担任主席；接着Mohammad Rezania博士对TF3. 场地调查和岩土材料特性的工作进展进行了汇报，最后刘忠强主席进行了总结。

本次会议探讨了国际岩土科学机器学习与大数据领域前沿的工程技术和研究，工程风险团队师生积极参与会议交流讨论，致力于提高自身学术水平，促进国际学术合作，提升同济大学土木工程学科国际影响力。

图5 张东明教授等参加TC309机器学习论坛

撰稿：常佳奇、张晋彰

编辑：庞皓俊、程瑞松

校对：吴双益

审核：周鸣亮、黄忠凯