Исследователи из Стэнфорда разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, получивший название SandAI, который может раскрыть историю зерен кварцевого песка, насчитывающую сотни миллионов лет. С помощью SandAI исследователи могут с высокой точностью определить, сформировали ли частицы песка ветер, реки, волны или ледниковые движения.

Этот инструмент дает исследователям уникальное окно в прошлое для геологических и археологических исследований, особенно для эпох и сред, где мало других улик, таких как окаменелости, сохранились во времени. Подход SandAI, называемый микротекстурным анализом, также может помочь в современных судебно-медицинских расследованиях незаконной добычи песка и связанных с ней проблем.

«Работа с осадочными отложениями, которые не были нарушены или деформированы, максимально напоминает пребывание в машине времени — вы видите именно то, что было на поверхности Земли даже сотни миллионов лет назад. SandAI добавляет еще один уровень детализации к информации, которую мы можем из них извлечь», — сказал Майкл Хэссон, доктор философии. кандидат вместе с Матье Лапотром, доцентом кафедры наук о Земле и планетах Стэнфордской школы устойчивого развития Дорра.

Хэссон — ведущий автор нового исследования, демонстрирующего этот инструмент, опубликованного в журнале Труды Национальной академии наук.

Контрольные подписи

Исторически сложилось так, что микротекстурный анализ проводился вручную и на глаз, с использованием увеличительных очков и микроскопов, чтобы попытаться сделать выводы об истории песчинок.

Современная наука подтвердила этот подход, показав, что транспортные механизмы действительно дают характерные признаки — например, зерна, которые путешествовали дальше, часто кажутся более округлыми, потому что их острые углы притупились; волны и ветер также оставляют характерные следы истирания.

Однако традиционный микротекстурный анализ является весьма субъективным, трудоемким и разбросанным по различным исследованиям. Благодаря новому инструменту, который использует возможности машинного обучения для глубокого изучения микроскопических изображений песчинок, микротекстурный анализ теперь может быть гораздо более количественным, объективным и потенциально полезным в широком спектре приложений. Он также анализирует отдельные песчинки вместо объединения нескольких зерен в одну категорию, предлагая более полную оценку.

«Вместо того, чтобы человек решал, какая текстура песчинок отличается от другой, мы используем машинное обучение, чтобы сделать микротекстурный анализ более объективным и строгим», — сказал Лапотр, старший автор статьи. «Наш инструмент открывает двери для приложений микротекстурного анализа, которые раньше были недоступны».

Во всем мире песок является наиболее используемым ресурсом после воды и имеет решающее значение в строительной отрасли. Такие материалы, как бетон, раствор и некоторые штукатурки, требуют песка для правильной адгезии и устойчивости. Однако определить происхождение песка, чтобы гарантировать этические и юридические источники, является сложной задачей, поэтому исследователи надеются, что SandAI сможет улучшить отслеживаемость. Например, SandAI может помочь следователям-криминалистам бороться с незаконной добычей песка и дноуглубительными работами.

Обучение инструменту

Для создания SandAI исследователи использовали нейронную сеть, которая «обучается» аналогично человеческому мозгу: правильные ответы укрепляют связи между искусственными нейронами или узлами в программе, позволяя компьютеру учиться на своих ошибках.

С помощью сотрудников со всего мира Хэссон собрал сотни изображений зерен песка, полученных с помощью сканирующего электронного микроскопа, представляющих материал из наиболее распространенных наземных сред: речных (реки и ручьи), эоловых (переносимые ветром отложения, такие как песчаные дюны), ледниковых и пляж.

«Мы хотели, чтобы этот метод работал не только в геологическом времени, но и во всей географии Земли», — сказал Хэссон. «Так, например, класс дюн, продуваемых ветром, был разработан так, чтобы включать примеры влажных и сухих, больших и маленьких. Нам нужно было, чтобы классы были настолько разнообразными, насколько это возможно».

SandAI проанализировал этот набор изображений, чтобы научиться предсказывать историю песчинок на основе особенностей, которые исследователи-люди, возможно, никогда не распознают. Инструмент, естественно, допускал ошибки, а затем итеративно улучшался. Как только SandAI достигла устойчивой точности прогнозирования в 90%, исследователи представили новые образцы, которые модель ранее не видела.

Имея изображения песчаников из хорошо изученных сред, начиная с сегодняшнего дня и заканчивая примерно 200 миллионами лет назад в юрскую эпоху, SandAI показал хорошие результаты, правильно объяснив историю транспортировки зерен.

Новая наука и приложения

Затем исследователи бросили вызов инструменту, представив изображения зерен песка, собранных в Норвегии и датируемых криогенным периодом более 600 миллионов лет назад. Более известное как время «Земли-снежка», это было время, когда ледниковые щиты, как полагают, покрыли всю планету до того, как появились растения и животные. Происхождение рассматриваемого образца, получившего название «Член Bråvika», оспаривается, при этом различные исследовательские группы приходят к разным выводам.

«С помощью этого криогенного образца мы увидели, как далеко мы можем продвинуть SandAI, и действительно использовали его для создания новой науки, а не просто для проверки того, что инструмент работает», — сказал Хэссон.

Интересно, что SandAI предположил, что древние песчинки сформировались и отложились как часть перенесенной ветром песчаной дюны, что согласуется с некоторыми ручными микротекстурными исследованиями. Более того, поскольку инструмент анализирует отдельные песчинки, а не объединяет несколько зерен в одну категорию, появились и другие детали.

В то время как доминирующий признак действительно указывал на перенос ветром, вторичный признак, который, вероятно, не был бы пропущен ручными методами, указывал на ледниковый песок. Вместе эти сигналы рисуют портрет песчаных дюн, пролегающих где-то рядом с ледником, как и следовало ожидать в период Земли-снежка.

Чтобы оценить эти результаты дальше, Хэссон и его коллеги искали потенциальный современный аналог этой криогенной геологической сцены. Исследователи пропустили принесенные ветром песчинки из Антарктиды через SandAI и, конечно же, пришли к тому же результату.

«Эти результаты SandAI позволяют предположить, что Антарктида действительно является хорошим современным аналогом окружающей среды, представленной членом Bråvika», — сказал Хэссон. «Это действительно убедительное доказательство того, что сигнал, который мы получили от криогенных отложений, — это не просто случайность».

Исследователи сделали SandAI доступным онлайн для любого желающего. Они планируют продолжать его разработку на основе отзывов пользователей и с нетерпением ждут возможности применения этого инструмента в различных контекстах.

«Тот факт, что теперь мы можем предложить подробные выводы о геологических месторождениях, которые раньше были неизвестны, меня просто ошеломляет», — сказал Хэссон. «Мы с нетерпением ждем возможности увидеть, на что еще способен SandAI».