Создан ИИ-инструмент для упрощения обработки горных пород
Разработка пригодится не только в горнодобывающей промышленности, но и в нефтепереработке, работе с сыпучими веществами, гранулами и кристаллами в пищевом производстве и удобрениями в аграрном секторе, сообщили в пресс-службе ИТМО
САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, 15 мая. /ТАСС/. Ученые университета ИТМО создали инструмент на основе искусственного интеллекта для обработки изображения с плотно сгруппированными объектами, такими как камни и пузырьки. Разработка упростит работу технологов горно-обогатительного производства, которые вручную отслеживают характеристики полезных ископаемых, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
"Студенты лаборатории компьютерных технологий ИТМО предложили ИИ-модели для обработки изображения с плотно сгруппированными объектами. Раньше ИИ с трудом "видел" границы объектов - например, не различал одни камни от других в процессе обработки горных пород, - а сейчас за час размечает 600 изображений. Разработка универсальна и находится в открытом доступе. Библиотеку моделей можно адаптировать для любых задач, связанных с измерением объектов", - говорится в сообщении.
Как уточнили в пресс-службе, технологам горно-обогатительного производства важно отслеживать характеристики руды и полезных ископаемых. Также специалисты следят за размером, формой, цветностью и движением пузырей во время флотации - процесса, который помогает избавиться от пустой породы. Оценивают характеристики материалов нескольким способами: камни просеивают через сито, анализируют лазерным 3D-сканированием или рентгенорадиометрическим методом. Пузырьки либо определяют на глаз, либо проводят химический анализ раствора.
Компьютерное зрение и ИИ могут ускорить и упростить работу, но камни и пузырьки - плотно сгруппированные объекты, которые перекрывают друг друга в случайном порядке. Из-за этого сложно научить ИИ "видеть" границы камней и пузырьков и приходится размечать объекты вручную.
По данным пресс-службы, ученые ИТМО создали открытую библиотеку моделей, которая включает в себя три ИИ-решения. Фундаментальная модель Segment Anything Model выделяет прямоугольной рамкой область с нужным объектом, затем модель детекции YOLOv8s сегментирует крупные объекты, а алгоритм сегментации водораздела - малые. Такое сочетание позволяет комплексно проанализировать изображение, ничего не упустив.
Разработка пригодится не только в горнодобывающей промышленности, но и в нефтепереработке, работе с сыпучими веществами, гранулами и кристаллами в пищевом производстве и удобрениями в аграрном секторе. В будущем ученые улучшат генерацию масок для пузырей, обучат модели размечать объекты не только на статичных изображениях, но и видео, добавят систему аналитики. С ее помощью модели будут не только определять камни или пузырьки, но и характеризовать их размер, форму, количество и цветность.