Utiliser l'apprentissage automatique pour tracer l'origine des minéraux

Cartographier d'où viennent les minéraux, c'est super important. Ça aide les géologues, les fans de minéraux et les scientifiques des matériaux à déterminer les matières qui les entourent et où les trouver. Dans cet article, on va parler d'une façon cool d'utiliser des données spéciales provenant de la base de données RRUFF pour découvrir d'où viennent les minéraux grâce aux machines.

#C'est quoi la base de données RRUFF ?

Pense à la base de données RRUFF comme une bibliothèque d'infos sur les minéraux. Elle a plein de données sur les minéraux, comme leurs vibrations spéciales quand on les bombarde avec un laser, ce qu'on appelle la spectroscopie Raman. Ces données nous montrent comment chaque minéral réagit à la lumière, un peu comme nos voix uniques.

#Le défi de trouver les origines des minéraux

Traditionnellement, les gens identifient les minéraux en les observant de près et en s'appuyant sur leur expérience. Mais soyons honnêtes ; parfois, ça ressemble à essayer de comprendre ce que ton pote voulait dire avec un texto mystérieux. Cette méthode peut prendre du temps et n'est pas toujours fiable. Avec tout ce qu'on sait sur les minéraux, on peut utiliser des machines intelligentes pour aider à identifier d'où viennent les minéraux en fonction de leurs "voix" ou vibrations.

#Notre approche d'apprentissage machine

Alors, on a décidé de construire un modèle d'apprentissage machine-un terme sophistiqué pour apprendre à un ordi à apprendre à partir des données-en utilisant un Réseau de neurones ConvNeXt1D. Ça sonne comme un gadget de science-fiction, non ? Mais c'est juste une méthode pour classifier les bruits des minéraux, enfin, leurs Spectres !

#Les données qu'on a utilisées

On avait plus de 32 900 échantillons de minéraux à exploiter, la plupart étant des minéraux naturels provenant de 101 pays. C'est énorme ! Pense à avoir une énorme collection de cartes Pokémon-chaque carte étant un minéral unique d'un endroit différent.

#Nettoyage des données

Avant de laisser notre machine intelligente s'attaquer aux données, il fallait tout nettoyer. Imagine essayer d'apprendre à un bébé à parler avec la bouche pleine de guimauves-ça va devenir le bazar !

#Transformer les mots en coordonnées

Chaque minéral était accompagné d'une description d'où il avait été trouvé, mais ces descriptions, c'était comme lire une carte au trésor où le "X" est écrit en encre invisible. Donc, il fallait transformer ces descriptions en vraies coordonnées (latitude et longitude) en utilisant des services de Géocodage. C'est comme utiliser Google Maps pour trouver exactement où se trouve ta pizzeria préférée.

#Gérer les informations manquantes

Parfois, on n'avait pas de coordonnées pour certains minéraux. Si un minéral n'avait pas de localisation après notre aventure de géocodage, on devait le noter et le mettre de côté, comme un livre avec des pages manquantes-toujours intéressant mais pas très utile pour notre étude.

#Naturel vs. Synthétique

On devait aussi déterminer quels minéraux étaient naturels et lesquels étaient synthétiques (fabriqués en labo). On cherchait des mots-clés comme "synthétique" ou "fabriqué par l'homme" dans les descriptions. Si on les trouvait, on les marquait comme synthétiques pour garder nos données en ordre.

#La répartition du jeu de données

Une fois nos données nettoyées, on avait une véritable mine d'or de 32 940 échantillons de minéraux ! La plupart d'entre eux (environ 97,80 %) étaient naturels, représentant une grande variété de minéraux-2 027 espèces uniques pour être précis. C'est un peu comme avoir tous les parfums de glace à ta disposition au lieu de juste la vanille !

#Diversité géographique

On a découvert que presque tous nos échantillons (99,85 %) avaient des coordonnées géographiques. Ça voulait dire qu'on pouvait vraiment tracer où ces minéraux avaient été trouvés sur une carte. Pas mal, non ?

#Comptage des échantillons par pays

Maintenant, parlons des endroits où ces minéraux ont été trouvés. Les États-Unis étaient en tête avec 9 656 échantillons-presque un tiers de notre jeu de données. D'autres pays comme le Canada, la Russie, le Brésil et le Mexique suivaient de près. En fait, les quatre premiers pays représentaient plus de la moitié de tous nos échantillons ! Donc, si tu cherches de la diversité minérale, tu devrais envisager de visiter ces endroits !

#Visualisation des données

Pour mieux comprendre où se trouvaient nos échantillons de minéraux, on a créé une carte choroplète, une manière stylée de montrer combien d'échantillons venaient de chaque pays avec des couleurs. C'est comme colorier une carte du monde selon tes snacks préférés-qui ne voudrait pas voir ça ?

#Traitement des données spectrales

Ensuite, il fallait traiter les "voix" des minéraux ou leurs spectres. On a trouvé un moyen de mettre tous ces spectres dans un format similaire, ce qui aide notre modèle d'apprentissage machine à mieux comprendre et apprendre d'eux.

#Compléter les spectres

Parfois, nos données spectrales ne couvraient pas entièrement une certaine plage, donc on les a complétées avec des zéros-un peu comme bourrer ton sac à dos avec des vêtements supplémentaires pour le rendre plus plein.

#Normalisation et rééchantillonnage

On a normalisé les données pour que tout soit au même niveau-imagine tout le monde dans une équipe de basket essayant de marquer des paniers depuis la même distance. Ensuite, on a rééchantillonné les données pour s'assurer que chaque ‘voix’ ait la même longueur, ce qui est super important pour apprendre à notre machine.

#Comment le modèle ConvNeXt1D fonctionne

Alors, revenons à notre modèle ConvNeXt1D. Cette structure est conçue pour analyser nos spectres et les classer selon leurs caractéristiques.

#La structure du modèle

Le modèle commence avec une couche qui traite l'entrée. Ensuite, il passe à travers plusieurs étapes de convolution où il apprend à reconnaître les motifs dans les spectres. À la fin du processus, il fait des prédictions sur d'où provient probablement chaque minéral.

#Les principales étapes

Le modèle a quatre étapes principales, et chacune a plusieurs blocs ConvNeXt1D qui l'aident à mieux apprendre. Ces blocs sont comme des mini-profs qui se concentrent sur différentes parties des données.

#Couches d'apprentissage

Dans chaque bloc, le modèle applique une convolution en profondeur et une normalisation-pense à ça comme régler une radio pour se débarrasser du bruit et entendre clairement ta chanson préférée.

#Entraîner le modèle

Entraîner notre modèle nécessitait de diviser notre jeu de données en ensembles d'entraînement et de test pour évaluer comment il apprenait. On a utilisé 80 % des données pour l'enseigner et gardé 20 % pour tester.

#Le processus d'apprentissage

On a utilisé un optimiseur spécial pour aider notre modèle à apprendre plus efficacement, comme avoir un coach qui connaît les meilleures stratégies. Avec le temps, notre modèle a appris à classer les échantillons de minéraux en fonction des motifs dans leurs données spectrales.

#Résultats de notre travail

Après avoir entraîné notre modèle, on a découvert qu'il pouvait identifier correctement les origines des minéraux avec un taux de précision impressionnant de plus de 93 %. Ça veut dire que notre machine apprenait vraiment bien-pas juste en mémorisant, mais en comprenant vraiment les motifs !

#Limitations et considérations

Bien sûr, tout n'est pas parfait. On a constaté que le modèle pouvait être un peu biaisé à cause de la répartition inégale des échantillons venant de différents pays. Autrement dit, si notre jeu de données était une pizza, certaines parts étaient beaucoup plus grandes que d'autres.

#La nécessité de la prudence

Bien qu'on ait eu de super résultats, il faut faire attention en les interprétant. Le modèle a globalement bien fonctionné, mais son efficacité pouvait varier selon les régions représentées dans notre jeu de données. C'est important de continuer à collecter plus d'échantillons des zones sous-représentées pour donner une vision plus équilibrée.

#Directions futures

Bien que nos résultats initiaux soient prometteurs, il reste encore beaucoup à faire. On vise à estimer des lois d'échelle pour apprendre à partir des données spectroscopiques et on prévoit aussi de combiner différents types de données pour améliorer la précision de notre modèle dans la prédiction des origines minérales.

#Conclusion

En résumé, on a plongé de manière fun dans l'utilisation de l'apprentissage machine pour cartographier les minéraux en se basant sur leurs données spectrales. Notre modèle ConvNeXt1D a montré un grand potentiel pour identifier les origines des minéraux. L'avenir réserve des améliorations et des expansions passionnantes, rendant notre compréhension des minéraux de plus en plus riche. Donc, la prochaine fois que tu ramasses une pierre brillante, souviens-toi qu'il y a tout un monde de données derrière elle !