Carnegie Mellon大学Christoph Mertz的主要科学家在理解Landslides - 预测和预防上。处理解码自然现象，项目中心围绕识别即将举行的山地滑坡的迹象。一旦完全发达，它将有助于美国经济拯救在康复上花费的大雄鹿。此外，它将有助于防止在它的交流中丧生。
Christoph Mertz - 机器学习铺平道路：
作为他努力改善目前的情况的一部分，他拍摄了俯瞰匹兹堡西端的山丘的照片。与Alleghany County合作的Mertz目前正在检查现象的五个潜在地点，以了解系统的生存能力。这个想法是识别可以帮助将即将到的滑坡迹象放入视角的模式。图片将通过突出显示更改来帮助完成任务。很少有迹象表明，遗弃在公路围栏中的凹痕，叶子的倾向，以及道路上的碎片。
根据Mertz的说法，为了成功，必须建立历史数据，甚至可以很好地理解地质。深入学习算法在馈送到它们的数据中的功能。它与谷歌如何使用语言数据转换和差异从西班牙语差异化。因此，强大的数据库必须在未来构建可行的机器学习系统。反过来，这呼吁对这个问题进行间际办法。
该项目带来了什么
一旦项目完全发展起来，就会产生双赢的局面。在机器学习的帮助下收集和分析数据，预测将成为可能。直到几年前，山体滑坡预测还没有出现在方言中，而这个项目使它成为可能。这将有助于政府迅速采取行动，帮助预防，挽救生命和金钱。此外，该项目旨在了解和解释影响政策和预算分配的因素。此外，预算往往存在偏见，导致将人口处于边缘地位的地区从资源分配中取消优先次序。这项任务的目标是为当局提供客观信息，以便作出更公平的分配。
