科学家开发出人工智能模型，可快速识别沙粒“纹身”揭示地球演化历史

近日，斯坦福大学的研究人员开发了一种名为SandAI的深度神经网络模型，该模型能够根据沙粒表面的微观纹理快速准确地识别其搬运历史和沉积环境。SandAI模型基于ResNet-50架构，通过学习大量的沙粒扫描电子显微镜（SEM）图像，建立了沙粒微观纹理与搬运环境之间的联系。研究结果表明，该模型在识别现代沙粒和古代沉积岩中的石英颗粒的搬运环境方面表现出色，总体准确率高达88.43%。此外，SandAI模型在挪威斯瓦尔巴特群岛的布拉维卡段沉积岩样品分析中也显示出其可靠性，成功识别出风成环境为主的搬运历史。SandAI模型的开发标志着沙粒微观纹理分析技术的新阶段，具有客观性强、高效快速和应用范围广等显著优势，为地质学、考古学和法医学等领域提供了新的研究工具。