Il machine learning (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che si occupa della progettazione e dello sviluppo di algoritmi in grado di "apprendere" da dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati per eseguire ogni specifica operazione. In altre parole, il machine learning permette a un sistema informatico di imparare dai dati e fare previsioni o decisioni basate su di essi.
Uno degli obiettivi principali dell'implementazione del machine learning in FLAC è migliorare la capacità del software di simulare il comportamento complesso dei sistemi geotecnici.
Il machine learning può essere utilizzato per sviluppare modelli parametrici avanzati in grado di prevedere in modo accurato e rapido come i sistemi rispondono alle variazioni di diversi fattori: geometrici, di materiale e idraulici.
Gli algoritmi di machine learning possono “imparare” dai dati sperimentali o da simulazioni precedenti per migliorare la predizione dei risultati e calibrare meglio le proprietà meccaniche dei terreni.
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