Александр Пономарёв

Текст

Команда ученых из Института AIRI, МГУ, Минералогического музея имени Ферсмана и компании Sber AI создали базу данных образцов горных пород MineralImage5k

Как сообщает пресс‑служба Института AIRI, база MineralImage5k из 44 000 изображений более чем 5000 видов минералов должна помочь в обучении искусственного интеллекта классифицировать их, определять размер и оценивать качество работы алгоритмов компьютерного зрения для задач геологии. Для анализа минерала может потребоваться от 30 минут до нескольких дней, при этом в природе существует около 6000 минералов.

Из них описано лишь несколько сотен породообразующих и представляющих интерес для промышленности типов. Диагностика с помощью ИИ позволит сэкономить время на рутинных задачах и исключить из процесса дорогостоящие методы — например, спектроскопию или химический анализ.

База данных MineralImage5k содержит подмножества данных для классификации, сегментации и оценки размера образцов. Работа была проведена при поддержке Минералогического музея имени Ферсмана, в фондах которого хранится более 170 тысяч образцов горных пород и минералов. В будущем коллектив планирует расширить набор данных.

Здесь мы рассказываем, как нейросети используют для распознавания изображений:

Читать на ЦО.РФ

Поиграть шрифтами Пять областей графики, где нейросети используются для создания и обработки изображений

Создание визуального контента ранее требовало либо умения рисовать, либо хотя бы наглости утверждать, что «художник так видит». Однако, как «железный конь пришел на смену крестьянской лошадке» (с), так и нейросети пришли на выручку тем, кому нужны картинки, но нет таланта к рисованию

Использованные источники: Unsplash