在深度学习与岩土工程融合的背景下，科研的边界持续扩展，创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟，从数据驱动的分析到工程问题的智能解决，深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查，目前在岩土工程领域内，深度学习的应用主要集中在以下几个方面：
1、预测模型开发：使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为，例如土压力、剪切强度等。
2、数据驱动特性分析：通过机器学习算法分析大量实验数据，以识别土壤和岩石的非线性特性。
3、地质结构识别：应用深度学习技术如卷积神经网络（CNN），识别和分类地质结构和岩石类型。
4、地下设施稳定性分析：利用深度学习模型评估地下设施（隧道、矿井）的稳定性和潜在风险。
5、环境影响评估：使用深度学习模拟和预测岩土工程活动对环境（地下水流、土壤污染）影响。
6、灾害风险评估：应用深度学习模型来评估地震、滑坡等自然灾害对岩土工程结构的潜在风险
7、智能监测和诊断：利用深度学习进行岩土工程结构的实时监测，及时发现问题并进行诊断
8、自动化设计和优化：使用深度学习算法自动设计岩土工程解决方案，优化工程设计参数。
