このポスターは、ラテンアメリカにおける JMP の鉱業顧客の増加に触発されて作成されました。
現場で鉱物を同定することは困難で、専門知識が必要となる場合が多い一方で、ミスが発生する可能性も否定できません。従来の手法は、手作業による特徴抽出と顕微鏡検査に大きく依存しており、労力と時間がかかり、不正確な結果になりやすいという問題がありました。本ポスターでは、JMP ProのディープラーニングとTorch Deep Learningアドインを活用し、鉱物をより効果的に分類する革新的なアプローチを紹介します。この手法で構築された予測モデルは、鉱山現場にカメラなどの機器を導入することで、現場で鉱物を迅速に分類できる可能性があります。
鉱物画像を含むフォルダをJMPにインポートし、Torchディープラーニングアドインを適用して予測モデルを構築します。このアプローチにより、手作業による特徴抽出とコーディングが不要になり、鉱物分類のためのより合理的で効率的なソリューションが実現します。この手法は識別プロセスを簡素化し、精度を向上させるため、専門知識を必要とせずに、より幅広いユーザーが利用できるようになります。
本ポスターでは、従来の鉱物識別方法の課題を検証し、特に従来の方法の欠点に焦点を当てています。次に、データセットのインポートと前処理、そしてディープラーニングモデルのフィッティング手順を詳しく説明します。最後に、結果を分析し、モデルの有効性と鉱業分野への潜在的なメリットを示します。
