ИИ в помощь геологии: как российские учёные ускорили анализ минералов в тысячи раз

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.

Когда минерал крупный, осязаемый, его можно определить, просто научившись отличать его от других. Многие макроскопические качества, например, цвет черты, блеск, позволяют большинство минералов определить прямо на глаз. Но мы работаем с более мелкими размерами, где уже методы макродиагностики применить невозможно

Сергей Смирнов

доктор геолого-минералогических наук, заместитель директора по научной работе ИГМ СО РАН

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.