Новости / Минералы / База данных минералов позволит обучить ИИ для помощи геологам
23.09.2023
База данных минералов позволит обучить ИИ для помощи геологам
Группа ученых из AIRI, Sber AI, МГУ и Минералогического музея им. А.Е. Ферсмана создала специализированную базу данных из нескольких тысяч изображений образцов горных пород.
Данная база позволит обучить искусственный интелект классифицировать минералы и определять их размер, а также оценивать качество работы алгоритмов компьютерного зрения для задач геологии.
Обычно, на анализ пробы минерала требуется от получаса до нескольких дней. Ситуация осложняется тем, что не все минералы изучены одинаково хорошо. В мире насчитывается примерно 6 тысяч минералов, а подробно описаны только несколько сотен породообразующих и представляющих интерес для промышленности типов.
Визуальная диагностика является первым и наиболее распространенным методом анализа горных пород и минералов. Научные группы по всему миру работают над изучением методик визуальной диагностики с помощью ИИ для снижения процента ошибок при внешней оценке образцов. Это экономит время, позволяя исключить из процесса дорогостоящие спектроскопию или химический анализ в случаях, когда они выполняются для подстраховки.
Итак, научные группы «Fusion Brain» и «Глубокое обучение в науках о жизни» Института искусственного интеллекта AIRI создали проект «MineralImage5k». Совместно с коллегами из Sber AI и МГУ имени Ломоносова специалисты собрали базу данных из 44 тысяч изображений более чем 5 тысяч видов минералов. Внутри этой базы содержатся подмножества данных для классификации, сегментации и оценки размера образцов.
Работа была проведена при поддержке Минералогического музея им. А.Е. Ферсмана, в фондах которого хранится более 170 тысяч образцов горных пород и минералов.
Созданная база является более однородной по условиям съемки по сравнению с датасетом Mindat, состоит из необработанных образцов, близких к минералам в дикой природе, и формирует более широкий взгляд на минеральное разнообразие.
Совокупность этих факторов обеспечивает лучшее качество обучения моделей ИИ. Кроме того, «MineralImage5k» привязан к коллекции музея и позволяет провести дополнительное изучение любого образца.
