Questo poster è stato ispirato dal crescente numero di clienti minerari di JMP in America Latina.
Identificare i minerali sul campo può essere difficile, richiedendo spesso conoscenze specialistiche ma rimanendo comunque soggetti a errori. I metodi tradizionali si basano in larga misura sull'estrazione manuale delle caratteristiche e sull'esame microscopico, che possono essere laboriosi, richiedere molto tempo ed essere soggetti a imprecisioni. Questo poster presenta un approccio innovativo che utilizza il deep learning all'interno di JMP Pro e il componente aggiuntivo Torch Deep Learning per classificare i minerali in modo più efficace. Il modello predittivo sviluppato con questo metodo potrebbe essere implementato in un ambiente minerario utilizzando telecamere e altre apparecchiature per classificare rapidamente i minerali in loco.
Importiamo cartelle contenenti immagini di minerali in JMP e applichiamo il componente aggiuntivo Torch Deep Learning per costruire un modello predittivo. Questo approccio elimina la necessità di estrazione e codifica manuale delle feature, offrendo una soluzione più snella ed efficiente per la classificazione dei minerali. Il nostro metodo semplifica il processo di identificazione e migliora l'accuratezza, rendendolo accessibile a un pubblico più ampio senza richiedere competenze specialistiche.
Il poster esamina le sfide dei metodi tradizionali di identificazione dei minerali, sottolineandone gli svantaggi. Descrive poi nel dettaglio le fasi di importazione e pre-elaborazione del set di dati, seguite dall'adattamento del modello di deep learning. Infine, forniamo un'analisi dei risultati, evidenziando l'efficacia del modello e i suoi potenziali benefici per il settore minerario.
