Cette affiche a été inspirée par le nombre croissant de clients miniers de JMP en Amérique latine.
L'identification des minéraux sur le terrain peut s'avérer complexe, nécessitant souvent des connaissances spécialisées, tout en étant sujette à des erreurs. Les méthodes traditionnelles reposent largement sur l'extraction manuelle de caractéristiques et l'examen microscopique, qui peuvent être laborieux, chronophages et sujets à des inexactitudes. Ce poster présente une approche innovante utilisant l'apprentissage profond dans JMP Pro et le module complémentaire Torch Deep Learning pour classer les minéraux plus efficacement. Le modèle prédictif développé grâce à cette méthode pourrait être mis en œuvre dans un environnement minier à l'aide de caméras et d'autres équipements pour classer rapidement les minéraux sur site.
Nous importons des dossiers contenant des images minérales dans JMP et utilisons le module complémentaire Torch Deep Learning pour créer un modèle prédictif. Cette approche élimine le besoin d'extraction et de codage manuels de caractéristiques, offrant une solution plus simple et plus efficace pour la classification des minéraux. Notre méthode simplifie le processus d'identification et améliore sa précision, le rendant accessible à un public plus large sans nécessiter d'expertise spécialisée.
L'affiche examine les défis posés par les méthodes traditionnelles d'identification des minéraux, en soulignant leurs inconvénients. Elle détaille ensuite les étapes d'importation et de prétraitement de l'ensemble de données, puis l'ajustement du modèle d'apprentissage profond. Enfin, nous proposons une analyse des résultats, mettant en avant l'efficacité du modèle et ses avantages potentiels pour le secteur minier.
