Ученые создали технологию, способную разгадать историю кварцевого песка возрастом сотни миллионов лет

Исследователи из Стэнфордского университета разработали инструмент с искусственным интеллектом под названием SandAI, способный разгадать историю зерен кварцевого песка возрастом сотни миллионов лет.

Фото из открытых источников

SandAI использует нейронную сеть, разработанную для имитации процесса обучения человеческого мозга, позволяя ему анализировать отдельные песчинки и определять, были ли они сформированы и отложены такими силами, как ветер, реки, волны или ледники. Этот способ помогает исследовать геологическую историю песка с поразительной точностью. Как объяснил ведущий автор нового исследования, доктор Майкл Хэссон, «Работая с нетронутыми осадочными отложениями, вы максимально приближаетесь к пребыванию в машине времени – вы точно видите, что было на поверхности Земли даже сотни миллионов лет назад».

SandAI предлагает новый подход к геологическим и археологическим исследованиям, особенно для периодов или сред, где сохранились лишь окаменелости. Микротекстурный анализ открывает окно в прошлое, показывая, как песчинки формировались под воздействием природных сил. Метод, основанный на машинном обучении, делает традиционно субъективный и трудоемкий процесс микротекстурного анализа более последовательным, анализируя отдельные песчинки для комплексной оценки.

Помимо своего применения в исторических исследованиях, SandAI также может помочь в современных судебных расследованиях, особенно в случаях незаконной добычи песка. Песок является наиболее широко используемым ресурсом после воды, и его незаконная добыча может иметь экологические и экономические последствия. Способность SandAI анализировать песчинки может помочь отследить происхождение образцов песка, предоставляя в таких случаях ценные доказательства.

Команда Стэнфорда сделала SandAI доступным онлайн для публичного использования и планирует усовершенствовать инструмент на основе отзывов пользователей. Им не терпится увидеть, как это будет применяться в различных областях науки и судебной экспертизы. Как отметил старший автор исследования, доктор Матье Лапотр, «наш инструмент открывает возможности для микротекстурной аналитики, которые ранее были недоступны».