Исследователи разработали новый алгоритм ИИ для анализа микрофоссилий
Анализ микрофоссилий позволяет картировать недра и понимать прошлые геологические эпохи. В лабораториях по всему миру геологи тратят бесчисленные часы, разглядывая в микроскоп и идентифицируя микрофоссилии, извлечённые из осадочных пород ниже морского дна. Этот трудоёмкий, но важный анализ даёт информацию о геологическом возрасте слоёв и климатических условиях на поверхности Земли в период формирования этих микроорганизмов.
В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Artificial Intelligence in Geosciences, учёные из группы машинного обучения Университета Тромсё (Арктический университет Норвегии) создали передовой метод автоматического обнаружения и анализа микрофоссилий на микроскопических изображениях с помощью ИИ. Метод был разработан в сотрудничестве с промышленным партнёром Equinor.
«Эта работа показывает, что в использовании ИИ в этой области есть большой потенциал, — говорит исследователь Ивер Мартинсен, первый и соавтор-корреспондент исследования. — Используя ИИ для автоматического обнаружения и распознавания окаменелостей, геологи могут получить инструмент, который поможет им лучше использовать огромный объём информации, предоставляемой кернами скважин».
Микрофоссилии встречаются повсеместно в огромных количествах, но время и экспертиза, необходимые для анализа, означают, что изучается лишь малая часть доступного материала. Метод исследователей основан на передовой методологии ИИ — обучении модели полностью без аннотаций, используя большой массив сырых данных, предоставленных Норвежским директоратом нефти.
«Мы использовали ИИ для обнаружения окаменелостей из одной выбранной скважины на норвежском континентальном шельфе, а затем использовали 100 000 обнаруженных образцов для обучения модели распознавания изображений», — поясняет Мартинсен.
Для оценки производительности модели исследователи протестировали её, классифицировав несколько сотен размеченных окаменелостей из той же скважины. Результаты превзошли предыдущие известные benchmarks, и учёные надеются, что их работа будет полезна геологам как в промышленности, так и в академической среде.