Про водку, конечно, интереснее было.

Передвижные столовые на базе БелАЗ

Рассказываем, как исследователи AIRI вместе с коллегами из Sber AI, МГУ и Минералогического музея им. А.Е. Ферсмана создали базу данных для обучения геологических систем ИИ 📈

Ученые создали специализированную базу данных из тысяч изображений образцов горных пород, которая поможет обучать нейросети классифицировать минералы и определять их размер, а также оценивать качество работы алгоритмов компьютерного зрения для задач геологии.

Модель MineralImage5k ускорит разработку геологических систем машинного обучения и сделает их работу более качественной за счет преимуществ перед другими, неспециализированными геологическими базами данных и банками изображений.

🖇 Подробнее про исследование можно прочитать на ТАСС Наука и в научной статье в журнале Computers & Geosciences.

Ссылка на датасет: https://disk.yandex.ru/d/KapicF_MEysifg

​​Шнобелевская премия по химии и геологии - Почему геологи лижут камни

Шнобелевская премия - это пародия на Нобелевскую премию. Она вручается за сомнительные и нелепые достижения в науке. В отличие от Нобелевской премии, категорий довольно много, в том числе есть совместная награда по химии и геологии.

В этом году Шнобелевскую премию получил Британский геолог польского происхождения Ян Заласевич за то, что объяснил в своих работах почему геологи лижут горные породы 🪨👅. Вот его эссе 🔥. Если вы не знали, то да, полевому геологу только дай волю - все породы испробует.

В своей работе Ян рассказал о том почему геоученые начали лизать горные породы, приведя в пример геоученых из XVIII века в полевых дневниках которых всегда были записи о вкусе минералов: бесвкусный, сладковатый, соленый, горький, глинистый. То есть язык выполнял фукцию научного инструмента для определения свойств горной породы. Соль (минерал галит - на картинке), конечно соленая. Но, например, минерал халькантит сладковатый, а эпсомит горький.

Сейчас, "лизание пород", конечно утраченное искусство, но и по сей день геологи лижут породы, чтобы выяснить текстуру и структуру последней, т.е. сделать первоначальную классификацию. Язык прилип - значит в породе много порового пространства. Или можно плюнуть на породу, смочив ее, и выяснить некоторые подробности ее строения. Если интересны подробности, то можете почитать само эссе.

Однажды ИИ сможет с легкостью идентифицировать породы, но как парадоксально бы это не звучало, даже сейчас язык, глаз и руки геолога остаются более надежным инструментом для определения первичных свойств пород и минералов.

Кстати, в этой статье Forbes Essay Explaining Why Geologists Love To Lick Rocks Wins Ig Noble Prize дается обзор эссе победителя премии.

Хороших выходных!

#fun #Firday #geo

Те, кто давно меня знает, наверное, в курсе, что после каждого полевого сезона я выкладываю фотки + текст про то, как оно в этот раз было.

В этом ни показывать, ни рассказывать особенно нечего, но какую-то зарубку на дереве всё-таки сделать надо: https://jejeya.pictures/alga_23

Раскатал несколько тысяч символов впечатления от работы в Казахстане.

Что-то мне казалось, что я публиковал сюда свой текст про то, как мне Apple Watch Ultra в полях, а, оказывается, тут только коротенький пост был.

Ну, не пропадать же добру: https://jejeya.pictures/awu

На некоторые геологические карты залипаю как на произведения искусства.

...написал я вчера в твиттере, на что мне прислали такой шикарный скрин.

До чтения отзывов к советским отчётам руки у геологов часто не доходят (типа, раз советский, значит, хороший), хотя там-то как раз часто самая мякотка.

Как говорили в стародавние времена: «бадибег!».

Прислано подписчиком;)
https://vsegei.ru/ru/
Всероссийский научно-исследовательский геологический институт

Есть такой дядька – Скотт Хэйли.

Долго работал консультантом по геохимии в крупных компаниях, вёл треннинги, а потом такой взял и всё выложил в свой бложик.

Например, вот тут выложен полный туториал по обработке данных (не только геохимических) с медно-порфировых месторождений: https://www.scotthalley.com.au/tutorials

Работает мужик в Iogas – модуле для LeapFrog, заточенным как раз для статистической обработки данных. В нём же можно в пару кликов выкидывать данные в Google Earth, чтобы быстренько оценить их в объёме. Это быстрее, чем сначала обсчитывать topo to raster в ArcGIS, а потом натягивать в ArcScene.

В общем, рекомендую ознакомиться.

Вот еще всякие другие умные ребята тоже своё выкладывают