Разработан новый алгоритм искусственного интеллекта для анализа микрофоссилий
24 июня 2024 г.
Исследователи из Университета Тромсё (Арктический университет Норвегии) разработали метод автоматического обнаружения и анализа микрофоссилий. Работа опубликована в Artificial Intelligence in Geosciences.
При помощи анализа микрофоссилий можно лучше узнать геологическое прошлое Земли. Нередко геологи часами идентифицируют и подсчитывают микрофоссилии посредством микроскопа. Исследователи из Университета Тромсё – Арктического университета Норвегии создали метод автоматического обнаружения и анализа микрофоссилий на изображениях, полученных при помощи микроскопа.
«Эта работа показывает, что у искусственного интеллекта в этой области – большой потенциал, – рассказал автор исследования Ивер Мартинсен. – Используя искусственный интеллект для автоматического обнаружения и распознавания окаменелостей, геологи смогут лучше задействовать колоссальный объем информации, которую содержат образцы из скважин».
Микрофоссилии встречаются повсюду в огромных количествах, но из-за того, какие для их изучения требуются затраты времени и экспертная оценка, анализируется лишь малая доля окаменелостей. Специалисты из Университета Тромсё задействовали для исследования искусственный интеллект, обучив модель с использованием большого объема необработанных данных.
«Мы использовали искусственный интеллект для обнаружения окаменелостей из одной скважины на норвежском континентальном шельфе и, в свою очередь, задействовали 100000 обнаруженных окаменелостей для обучения модели распознавания изображений», – сообщил Ивер Мартинсен.
Исследователи испытали модель, классифицировав несколько сотен маркированных окаменелостей из того же колодца. «Мы очень довольны нашими результатами. Наша модель превосходит существующие стандарты. Надеемся, что работа принесет пользу геологам как в промышленной сфере, так и в научном сообществе», – заключил Ивер Мартинсен.
Источник: Iver Martinsen, The Arctic University of Norway, Tromsø.
Метки: палеонтология, зарубежные исследования