Нейросеть научилась анализировать частички вулканического пепла
Учеными из Японии изобретена новая система алгоритмов, в ее возможности заложена возможность определения состава мелких частиц, которые содержатся в вулканическом пепле.
Анализ проводили на образцах, представленных тремя видами пепла - магматического, фреатомагматического или созданного после смешивания магмы с водой, и бескорневого, образующегося при контакте лавы с мокрым грунтом у жерла. После выделения четырех форм частиц, представленных блочной, везикулярной, вытянутой и круглой, ученые организовали процесс обучения нейросети точному их определению.
Получив картинку частицы, размером 50 на 50 пикселей, платформой проводится анализ пиксельного распределения разноцветного спектра, с последующим сравнением с образцами. После эксперимента специалисты обнаружили, что нейросеть правильно распределила частицы по формам и видам, причем с точностью до 92-х процентов.
Как уточнили создатели проекта, форма частиц из состава вулканического пепла далеко не идеала. В будущем планируется сбор большего количества образцов, чтобы максимально точного провести анализа.
Анализ проводили на образцах, представленных тремя видами пепла - магматического, фреатомагматического или созданного после смешивания магмы с водой, и бескорневого, образующегося при контакте лавы с мокрым грунтом у жерла. После выделения четырех форм частиц, представленных блочной, везикулярной, вытянутой и круглой, ученые организовали процесс обучения нейросети точному их определению.
Получив картинку частицы, размером 50 на 50 пикселей, платформой проводится анализ пиксельного распределения разноцветного спектра, с последующим сравнением с образцами. После эксперимента специалисты обнаружили, что нейросеть правильно распределила частицы по формам и видам, причем с точностью до 92-х процентов.
Как уточнили создатели проекта, форма частиц из состава вулканического пепла далеко не идеала. В будущем планируется сбор большего количества образцов, чтобы максимально точного провести анализа.
