Представители из более 80 стран подтвердили участие в ПМЮФ-2026
22 июня, 23:30
Самые популярные новости UlanMedia за 22 июня
22 июня, 20:00
В Санкт-Петербурге на ПМЮФ-2026 обсудят правовые аспекты коллективной безопасности в рамках председательства России в ОДКБ
22 июня, 19:45
Виктор Пинский – Депутаты всего мира должны противостоять попыткам оправдать нацизм 
22 июня, 19:00
Группа "КИНО" перед "Голосом кочевников" вернулась покорить "Лужники"
22 июня, 18:51
Пилот-блогер в Улан-Удэ призвал не разуваться до крейсерской высоты
22 июня, 18:00
Суд в Улан-Удэ взыскал с дроппера 1 млн рублей
22 июня, 17:30
В Улан-Удэ энергетиков снова заставили убрать свалку у подстанции
22 июня, 17:15
"Превзошло все ожидания": секретарь АРАССВА — о Бурятии
22 июня, 17:03
На дорогах Бурятии резко выросло число двухколесных ДТП
22 июня, 16:15
Дерево дружбы из Бурятии посадили в Монголии
22 июня, 16:00
Улан-удэнцам напомнили о льготах на платную парковку
22 июня, 15:45
На битву с лужами в Улан-Удэ бросили вакуумные машины
22 июня, 15:30
Жителей Улан-Удэ встревожило дневное землетрясение
22 июня, 15:15
Музыкант из Бурятии показал изнанку студии Игоря Матвиенко
22 июня, 14:45

Исследователи Сбера и ученые создали базу изображений минералов для обучения ИИ

Визуальная диагностика — самый распространённый метод анализа горных пород
горы, природа, Приморье, Приморский край Мария Смитюк, ИА PrimaMedia
горы, природа, Приморье, Приморский край
Фото: Мария Смитюк, ИА PrimaMedia

Исследователи Сбера вместе с учёными из Института искусственного интеллекта AIRI, МГУ им М. В. Ломоносова и Минералогического музея им. А. Е. Ферсмана создали специализированную базу данных из десятков тысяч изображений образцов горных пород. Она поможет обучать искусственный интеллект, классифицировать минералы и определять их размер, а также оценивать качество работы алгоритмов компьютерного зрения для геологии. Об этом сообщает ИА IrkutskMedia со ссылкой на пресс-службу банка. 

Визуальная диагностика — самый распространённый метод анализа горных пород и минералов. Она позволяет отделить образцы, которые можно обрабатывать автоматически, от экземпляров, требующих ручного контроля. Научные группы по всему миру изучают методики визуальной диагностики с помощью искусственного интеллекта, чтобы минимизировать количество ошибок при внешней оценке. Искусственный интеллект позволит исключить из процесса дорогостоящие спектроскопию или химический анализ в случаях, когда они выполняются для подстраховки, что экономит и деньги, и время.

В то же время, в открытом доступе отсутствуют большие тестовые базы данных для анализа изображений необработанных минералов и общепринятая система сравнительного анализа. Чтобы решить эту проблему, ученые Института искусственного интеллекта AIRI создали проект MineralImage5k. Вместе с коллегами из Sber AI и МГУ им. М. В. Ломоносова учёные собрали базу данных из 44 тыс. изображений более чем 5 тыс. видов минералов. Внутри неё содержится множество данных для классификации, сегментации и оценки размера образцов. Работа велась при поддержке Минералогического музея им. А. Е. Ферсмана, в фондах которого хранится 170 тыс. образцов горных пород и минералов.

"Определить какой минерал находится перед геологом, — сложная и трудоёмкая задача. Анализ пробы занимает от 30 минут до нескольких дней. Ситуация осложняется тем, что не все породы изучены одинаково хорошо. В природе существует более пяти тысяч минералов, а подробно описаны лишь несколько сотен. Сбер вместе с ведущими учеными страны поставил перед собой непростую задачу: создать систему распознавания необработанных минералов. Также, MineralImage5k привязан к коллекции Минералогического музея, поэтому любой образец можно дополнительно изучить, используя накопленную о нем информацию. Таким образом, мы не только помогаем минерологам ускорять их работу, но и исследуем как эффективно адаптировать искусственный интеллект для большого круга задач. Мы не собираемся останавливаться на достигнутом и продолжим расширять набор данных", — сказал вице-президент, директор Департамента развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения Сбербанка Максим Еремёнко. 

Услуги предоставляются ПАО "Сбербанк" (ОГРН 1027700132195. Юридический адрес: Москва, ул. Вавилова, 19).

190699
48
57