인공 지능을 사용한 바카라 하는 법 입자의 형상 결정

도쿄 기술 연구소, 국립 선진 산업 과학 기술 연구소 및 통계 수학 연구소 간의 공동 연구 그룹은 인공 지능 (AI)을 사용하여 바카라 하는 법 입자의 형태를 구별하고 분류했습니다

바카라 하는 법 입자의 모양은 분화 스타일과 같은 정보를 얻을 수있는 단서이므로 전문가가 육안 검사를 통해 분석을 수행하고 종횡비와 같은 모양을 정량화했습니다 그러나 시각적 식별에는 경험이 필요하며 제한된 수의 전문가만으로 처리 할 수있는 범위에는 한계가 있으며 정량화를 사용한 분류에는 복잡한 형태를 정량화하는 방법에 대한 의문이 있습니다

연구 그룹은 4 가지 독특한 형태의 입자를 선택했습니다 "블록 모양", "좋은,"길고 얇고 "이즈 반도, 미야케지마, 아이슬란드에서 수집 한 바카라 하는 법의 이미지에서"라운드 "를 선택하여 AI로 훈련했으며 대략 92%의 구별을 결정할 수있었습니다 다음으로, 모호한 모양을 가진 입자의 경우, 4 개의 특성 모양의 확률이 이전에 훈련 된 AI를 사용하여 출력 될 때 (4 개의 특성 각각에 대해 4 개의 특성 형태에 대해 계산)를 사용하여 4 개의 특성이 각각에 대해 계산되었다), 4 개의 특성에 대한 4 가지 특성의 비율이 4 개의 특성으로 고려 될 수 있음을 발견했다 조성 비 (확률의 백분율)는 또한 판단하기 어려운 모호한 모양을 가진 입자로 분류 될 수 있습니다 목표는 정확도를 더욱 향상시키고 전문가가없는 경우에도 바카라 하는 법 분석을 가능하게하는 것입니다

연구 결과는 영국 과학 저널을 기반으로합니다 "과학 보고서(과학 보고서)"(온라인 출판 날짜 : 2018 년 5 월 25 일)에 게시

9005_9109활성 결함 및 화산 연구 부서9187_9242

연구 그룹은 Convolutional Neural Networks (뇌의 뉴런 사이의 연결을 나타내는 신경망, 즉 뉴런, 즉 뉴런의 신경 네트워크를 나타내려고 시도하는 수학적 모델을 훈련 시키려고 시도했습니다 AI의 기본 중 하나는 이미지에서 물체의 형태와 패턴을 배우는 것입니다 신경망을 배우려면 인간은 정답을 제시해야하지만 (예 : 입자 모양이 직사각형인지 둥근인지) 인간은 바카라 하는 법와 같은 복잡한 모양에 대한 정답을 결정하기가 어렵습니다 따라서, 연구 그룹은 별개의 모양을 갖는 입자 만 사용하고 복잡하고 모호한 입자의 경우, 훈련 된 신경망에 의한 각 특징적인 형상 출력 (모호한 입자 형상이 각각 특성적인 형태 일 확률)은 한 입자에 함유 된 형태의 조성 비율로 간주되며, 그 비율의 값에 의해 분류된다

입자 이미지는 유리에 뿌려진 바카라 하는 법 아래의 조명으로 촬영되었고, 이미지를 한 번에 입자로 잘라 냈습니다 바카라 하는 법는 Izu 반도, Miyakejima 및 Iceland에서 수집되었습니다 이들 입자 이미지로부터, 단지 네 가지 독특한 형태의 입자 (도 1)를 신경망에 의해 선택하고 훈련 시켰으며, 판별 정확도는 대략 92%였다

그 후, 배운 신경망은 모호한 모양을 가진 입자를 포함하여 모든 입자에 대해 4 개의 모양의 확률을 출력합니다 (그림 2) 간단한 신경 네트워크와 적은 수의 이미지가 사용되기 때문에 값은 불확실하지만 일반적으로 입자의 특성 모양의 확률을 나타냅니다

그림 1 : 학습에 사용되는 독특하게 모양의 바카라 하는 법 입자의 예 신경망은 블록 모양, 끈적 끈적한, 길고 얇고 둥근 4 가지 모양을 훈련 시켰습니다

그림 2 : 각 특성 모양의 입자 이미지 및 확률 확률 값은 한 입자에 포함 된 각 형상의 비율에 해당합니다

바카라 하는 법의 모양은 화산이 폭발하는 방법 (마그마의 점도와 물과의 접촉이 있는지 여부)에 대한 중요한 단서를 제공합니다 그러나 바카라 하는 법와 같은 복잡한 모양을 관찰하기 위해서는이를 식별하고 분류하기 위해 전문가의 정교한 지식과 경험이 필요합니다

또한 원격 화산에서 분화가 발생하면 시간과 거리가 제한되어 시간과 거리가 제한되어있어 수집 된 바카라 하는 법를 연구 기관으로 빠르게 가져 오기 위해 시간과 거리 제약으로 인해 바카라 하는 법를 분석합니다 미래에, 우리가 외딴 지역에서도 바카라 하는 법 이미지가 적절하게 공유되는 환경을 만들고 AI를 사용하여 바카라 하는 법의 모양을 분석 할 수 있다면, 바카라 하는 법의 형태를 차별하는 사람의 지식과 경험 수준에 의해 영향을받지 않고 분화에 대한 정보를 객관적으로 신속하게 얻을 수 있습니다

최근 몇 년 동안 AI는 얼굴 인식 및 이미지 인식 분야의 다른 영역에서 큰 결과를 얻었습니다 우리는이 기술을 사용하면 바카라 하는 법 이미지에서도 다양한 정보를 즉시 추출 할 수 있다고 생각했습니다

현재 간단한 이미지와 신경망이 사용되므로 실제 사용을 위해서는 추가 개선이 필요합니다 그러나 미래에, 우리가 바카라 하는 법의 세부적인 모양을 배우고 매우 정확한 신경망을 사용할 수 있다면 분화시 전문가가 없더라도 바카라 하는 법를 신속하게 분석 할 수 있습니다

따라서 앞으로, 우리는 가장 훌륭한 기능 (예 : 그림 3)을 가진 이미지를 사용하여 기계 학습을 사용하여 바카라 하는 법 입자 (거칠기 등)의 색상과 질감을 인식 할 수 있어야합니다 또한,이 기사에 사용 된 표준 형상의 확률 분류는 바카라 하는 법 외에 복잡한 모양으로 물체와 유기체를 분류하는 데 적용 할 수 있습니다

그림 3 : 색상과 질감을 결정할 수있는 바카라 하는 법 이미지 앞으로 우리는 복잡한 이미지에서도 기계 학습을 사용하여 바카라 하는 법를 분석 할 수있는 것을 목표로합니다

게시 된 잡지 :과학 보고서
논문 제목 :컨볼 루션 신경 네트워크 및 확률을 사용한 바카라 하는 법 입자의 분류
저자 :Daigo Shoji, Rina Noguchi, Shizuka Otsuki, Hidetsu Hino
doi : 101038/s41598-018-26200-2