据俄新社9月4日报道，俄罗斯Sber AI公司（专门致力于人工智能技术的研发和应用）近日表示，该公司与AIRI（人工智能和机器人技术市场开发者协会）研究所、莫斯科国立大学和A.E. Fersman矿物学博物馆的专家团队创建了一个包含数千张岩石样本图像的数据库。这个数据库旨在帮助人工智能进行矿物分类、确定其大小并评估计算机视觉算法在地质任务中的工作质量。

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据悉，视觉诊断是分析岩石和矿物的最常用的方法。全球的科学团队都在研究使用人工智能进行视觉诊断的方法，以减少对样本外观评估的错误率。使用AI进行诊断将节省在例行任务上的时间，避免使用昂贵的方法，例如光谱分析或化学分析。

同时，在文献中，缺乏对矿物图像分析的明确定义和公认的比较分析系统。为了解决这个问题，AIRI人工智能研究所的Fusion Brain和"生命科学中的深度学习"科研团队创建了MineralImage5k项目。他们与Sber AI和莫斯科大学的专家一起收集了超过5,000种矿物的44,000张图片数据。这个数据库包含用于分类、分割和评估样本大小的数据子集。这项工作是在A.E. Fersman矿物学博物馆的支持下完成的，该博物馆藏有超过170,000个岩石和矿物样本。未来，研究团队计划扩展这个数据集。

（编译：宏偉）