Александров Александр

Нейросеть научили определять пористость почвы по рентгеновской томографии

Нейросеть научили определять пористость почвы по рентгеновской томографии
Изображение взято с: wikimedia.org
Российские ученые из Института физики Земли им. Шмидта РАН научили нейросеть определять пористость почвы по снимкам рентгеновской томографии. Это поможет в будущем обрабатывать огромное количество снимков для сельскохозяйственной промышленности.
Изучение почвы является неотъемлемой составляющей в современном мире, ведь понимание структуры помогает определить наиболее выгодные места для строительства как сельскохозяйственных построек, так и дорог и даже домов. Трудность заключается в оценке полученных образцов, ведь оценку даёт человек и часто этот фактор играет ключевую роль. Именно поэтому в Москве решили обучить нейронную сеть на поиск различных веществ и точное определение пористости почвы без участия специалистов. Для этого нейросеть подключили к базе данных по различным структурам почвы, которые имелись в свободном доступе. Помимо этого, эксперты также дали возможность компьютерному алгоритму анализировать уже составленные заключения по рентгеновским томографиям участков.

Все действия позволили нейронной сети самостоятельно обучаться и проводить сегментацию образцов. Сейчас этим занимается человек и погрешность довольно высока. В случае же с компьютерной оценкой, она составила всего 5%, что существенно лучше всех имеющихся результатов. Несмотря на столь многообещающие показатели, в некоторых случаях нейросеть ошибалась заметно больше. Учёные объяснили, что всё дело в малой базе рентгеновских томографий, к которой был доступ. В случае, когда компьютер получит базы данных большего объёма, количество ошибок снизится до минимальных значений.
Источник: scientificrussia.ru

Подписывайтесь:




Добавить комментарий