ИИ в помощь геологии: как российские учёные ускорили анализ минералов в тысячи раз
Российские ученые разработали веб-приложение, способное с помощью современных информационных технологий, включая применение искусственного интеллекта (ИИ), расшифровывать состав микровключений в минералах. Разработка позволит сократить время расшифровки данных с нескольких месяцев работы до нескольких минут и может быть потенциально полезной для исследований веществ на поверхности астероидов и комет в космосе.
Научный прорыв в аналитической геологии
Российские исследователи представили инновационный веб-сервис, способный автоматически идентифицировать микроминералы по спектрам комбинационного рассеяния света (КРС), также известной как рамановская спектроскопия. Этот метод позволяет проводить неразрушающий анализ минерального состава образцов – от земных пород до внеземных материалов. Главное достижение разработки – сокращение времени анализа с нескольких месяцев до нескольких минут. Это стало возможным благодаря синергии искусственного интеллекта, алгоритмов машинного обучения и высокоскоростного индексного поиска данных (библиотека Faiss).
Сервис использует оригинальный алгоритм фазового анализа (RPA), который декомпозирует сложные спектры на компоненты, соответствующие отдельным минералам. Интеграция нейросетевых моделей обеспечивает точность идентификации на уровне ~96%. Такой подход не только радикально ускоряет работу геологов, но и делает её значительно более объективной – человеческий фактор минимизирован.
Почему это важно для России
Разработка имеет стратегическое значение. Во-первых, она укрепляет научную и технологическую автономию России в сфере аналитической геологии. До сих пор отечественные учёные и компании зависели от зарубежных программ, таких как Crystal Sleuth или базы RRUFF. Новый сервис – полностью российский аналог, способный заменить импортные решения.
Во-вторых, технология напрямую повышает эффективность геолого-разведочных работ. Быстрый анализ позволяет оперативно оценивать потенциал месторождений меди, золота, лития и других стратегических ресурсов. А в перспективе – ускорить поиск новых запасов, критически важных для технологического суверенитета страны.
Наконец, инструмент может найти применение в космических исследованиях. Рамановская спектроскопия уже используется на борту марсоходов, например, в миссии NASA Perseverance. Российский сервис, адаптированный для потоковой обработки данных с орбитальных и наземных спектрометров, способен стать частью будущих планетологических миссий.
Глобальный контекст и экспортный потенциал
На мировой арене интерес к ИИ-методам в минералогии растёт. С 2022 года публикуется всё больше исследований, посвящённых автоматической идентификации минералов с помощью глубокого обучения. В 2025 году появились аналогичные разработки, например, инструмент ArDI, ориентированный на анализ пегматитов. Однако российский сервис выделяется за счёт комплексного подхода: сочетания нейросетей, быстрого поиска и открытой архитектуры.
Это даёт основания говорить о потенциале экспорта технологии. Как SaaS-платформа («программное обеспечение как услуга») она может быть востребована научными центрами, горнодобывающими компаниями и университетами по всему миру. Особенно в странах, стремящихся к цифровой трансформации своих геологических служб.
Перспективы и вызовы
Однако путь от лабораторного прототипа к промышленному внедрению непрост. Ключевые вызовы – валидация ИИ-моделей на широком спектре минералов, включая редкие и сложные фазы, а также создание открытых, репрезентативных баз данных. Пока многие спектральные коллекции остаются приватными или фрагментарными, что ограничивает обобщающую способность алгоритмов.
Ещё один аспект – совместимость с международными стандартами. Чтобы российский сервис стал частью глобальной научной инфраструктуры, он должен поддерживать общепринятые форматы обмена данными и API.
Будущее уже здесь
В ближайшие 3–5 лет разработчики планируют расширить базу данных, интегрировать сервис с лабораторным оборудованием и геоинформационными системами. В среднесрочной перспективе возможна адаптация технологии для полевых анализаторов – портативных рамановских спектрометров, которые уже используются геологами на месторождениях. А в долгосрочной – развитие мультимодальных ИИ-систем, сочетающих данные КРС с другими методами (ИК-спектроскопия, рентгеновская дифракция).
Новый веб-сервис – не просто утилита, а символ перехода российской науки к новой парадигме: где искусственный интеллект становится неотъемлемой частью фундаментальных исследований. Это шаг к цифровой геологии будущего – быстрой, точной и независимой.
