Для изучения состава минералов в России создали приложение с ИИ
Разработка поможет прогнозировать расположение новых месторождений меди, свинца, лития, золота и других металлов
В России создали веб-приложение для расшифровки состава микровключений в минералах. Сервис разработали ученые из Института геологии и минералогии имени Соболева СО РАН, Института геохимии имени Виноградова СО РАН (Иркутск) и Минералогического музея имени Ферсмана РАН (Москва).
В основе горных пород находятся минералы, состав которых свидетельствует о происхождении минеральной ассоциации, глубине и температуре формирования.
Однако идентифицировать микроминералы сложно из-за их скрытости в более крупных кристаллах. Упростить эту процедуру как раз призвана разработка российских учёных.
Алгоритмы в помощь
Приложение расшифровывает спектры комбинационного рассеяния света, которые регистрируют изменения частот при прохождении света через микрокристаллы минералов. Разработка российских учёных сокращает время обработки данных с нескольких месяцев до нескольких минут.
Алгоритм фазового анализа (RPA) выделяет в сложном спектре участки, отвечающие отдельным минералам, и разделяет спектр на простые компоненты. Для быстрого поиска соответствий по базам данных разработчики внедрили в систему индексного поиска Faiss – самую распространенную библиотеку алгоритмов. Они переводят данные в числовой формат и группируют их по заданным параметрам.
Распознавать сложные спектры помогают нейросетевые технологии и методы машинного обучения. Точность идентификации минералов достигает 96,3%.
В вузе добавили, что разработку можно использовать для исследований веществ на поверхности планет земной группы, каменных спутников газовых гигантов в Солнечной системе, а также астероидов и комет в космосе. Анализ микровключений поможет прогнозировать местонахождение новых месторождений меди, свинца, лития, золота и других металлов.
