Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Spectra to Geography: Intelligent Mapping of RRUFF Mineral Data

論文の概要: From Spectra to Geography: Intelligent Mapping of RRUFF Mineral Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11693v1
Date: Mon, 18 Nov 2024 16:15:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-19 14:32:19.041546
Title: From Spectra to Geography: Intelligent Mapping of RRUFF Mineral Data
Title（参考訳）: スペクトルから地理学へ:RRUFF鉱物データのインテリジェントマッピング
Authors: Francesco Pappone, Federico Califano, Marco Tafani,
Abstract要約: 我々は1次元のConvNeXt1Dニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、スペクトル信号のみに基づいてミネラルスペクトルを分類する。処理されたデータセットは、101か国にまたがる32,900以上の鉱物サンプルからなる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Accurately determining the geographic origin of mineral samples is pivotal for applications in geology, mineralogy, and material science. Leveraging the comprehensive Raman spectral data from the RRUFF database, this study introduces a novel machine learning framework aimed at geolocating mineral specimens at the country level. We employ a one-dimensional ConvNeXt1D neural network architecture to classify mineral spectra based solely on their spectral signatures. The processed dataset comprises over 32,900 mineral samples, predominantly natural, spanning 101 countries. Through five-fold cross-validation, the ConvNeXt1D model achieved an impressive average classification accuracy of 93%, demonstrating its efficacy in capturing geospatial patterns inherent in Raman spectra.
Abstract（参考訳）: 鉱物サンプルの地理的起源を正確に決定することは、地質学、鉱物学、材料科学に応用するために重要である。 RRUFFデータベースからの包括的Ramanスペクトルデータを活用することで,鉱物試料を国レベルで位置決めすることを目的とした,新しい機械学習フレームワークを提案する。我々は1次元のConvNeXt1Dニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、スペクトル信号のみに基づいてミネラルスペクトルを分類する。処理されたデータセットは、101か国にまたがる32,900以上の鉱物サンプルからなる。 5倍のクロスバリデーションにより、ConvNeXt1Dモデルは印象的な平均分類精度93%を達成した。

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