Машинное обучение определяет химический состав по изображению

Химики из Университета штата Флорида создали инструмент на основе машинного обучения для определения химического состава высушенных солевых растворов.
Метод использует роботов для подготовки более 2000 образцов в день и ИИ для анализа.
Проект разработан для NASA, чтобы космический аппарат с компактной лабораторией и камерой мог анализировать материалы на месте без доставки образцов на Землю.
В предыдущем исследовании ученые использовали машинное обучение для анализа химического состава солевых отложений по фотографиям, подготовив около 7500 образцов вручную.
Теперь они создали роботизированную систему - Robotic Drop Imager (RODI), которая автоматически готовит более 2000 образцов в день, что позволило собрать библиотеку из 23 000 изображений.
Точность алгоритма машинного обучения выросла с 90% до почти 99% после обработки изображений.
Метод применим не только в космосе, но и в других областях, где сложно получить большие объемы образцов.
Новая технология демократизирует химический анализ и может использоваться для предварительных тестов на наркотики, проверки безопасности разлитых веществ и диагностики в больницах.