04.09.2023  Новости, Искусственный интеллект

Исследователи Сбера вместе с учёными из Института искусственного интеллекта AIRI, МГУ им М. В. Ломоносова и Минералогического музея им. А. Е. Ферсмана создали специализированную базу данных из десятков тысяч изображений образцов горных пород. Она поможет обучать искусственный интеллект, классифицировать минералы и определять их размер, а также оценивать качество работы алгоритмов компьютерного зрения для геологии. Визуальная диагностика — самый распространённый метод анализа горных пород и минералов. Она позволяет отделить образцы, которые можно обрабатывать автоматически, от экземпляров, требующих ручного контроля. Научные группы по всему миру изучают методики визуальной диагностики с помощью искусственного интеллекта, чтобы минимизировать количество ошибок при внешней оценке. Искусственный интеллект позволит исключить из процесса дорогостоящие спектроскопию или химический анализ в случаях, когда они выполняются для подстраховки, что экономит и деньги, и время. В то же время, в открытом доступе отсутствуют большие тестовые базы данных для анализа изображений необработанных минералов и общепринятая система сравнительного анализа. Чтобы решить эту проблему, ученые Института искусственного интеллекта AIRI создали проект MineralImage5k. Вместе с коллегами из Sber AI и МГУ им. М. В. Ломоносова учёные собрали базу данных из 44 тыс. изображений более чем 5 тыс. видов минералов. Внутри неё содержится множество данных для классификации, сегментации и оценки размера образцов. Работа ... читать далее.