从CSEM2023年2月2玛丽亚Osipova看过的
确定一个宝石是真实的,什么是值得需要多年的经验和广泛的专业知识。CSEM在紫花苜蓿与Gubelin宝石实验室合作,CH,完成高性能AI认证解决方案。在未来,这个数字“super-expert”将与人类专家共同努力,分析宝石。
图片来源:CSEM
对一般用户来说,很容易被宝石耀眼的色彩和闪亮的外表。但这并不是基于专家在卢塞恩Gubelin宝石实验室,鉴赏家的区分和理解这些珍贵的矿物质。事实上,Gubelin宝石实验室被视为国际黄金标准检查身份,真实性,和高价值的起源,彩色宝石像绿宝石、蓝宝石和红宝石。
宝石向Gubelin来自世界各地的不同的位置——卢塞恩,香港,纽约——真实性认证。“我们工作的一个重要方面是在保证一致性在我们的结果,”董事总经理丹尼尔Nyfeler博士解释道,宝石学实验室。“这意味着每次Gubelin专家把一个特定的宝石在显微镜下,他们必须做出同样的评估。偏差的过程应该只出现如果石头已经改变了在这期间,“他强调。
一个专业的问题
Gubelin闻名的高质量标准适用于分析。虽然尖端,高度复杂的分析方法是利用苜蓿的实验室,大部分数据的解释依赖于人力评估由经验丰富的专家。确保高水平的一致性的结果,Gubelin与瑞士技术创新中心,CSEM,早在2020年就开发高性能机器学习软件(到相应的新闻稿)。系统可以帮助减轻专家解释大量数据的艰巨的任务。菲利普•施密德,领导的研究小组的负责人行业4.0和机器学习部分CSEM,帮助指导复杂的“Gemtelligence”项目成果。“今天,我们已经能够让这个项目成功的结论,和Gubelin一起,我们已经能够发射第一个数字的super-expert宝石,”菲利普·施密德说。“这照顾广泛的解释分析数据,支持人类专家在他们的劳动密集型工作,“他补充道。
所以,这super-expert开发怎么样?“任何人工智能的基础是注释数据,”施密德解释道。项目团队,由员工从CSEM Gubelin,能够进入真正的宝藏的数据对于这个项目:包含的数据寄存器的综合分析成千上万的客户宝石,积累了自1970年代以来Gubelin宝石学实验室。这些数据是从Gubelin富含发现独特的参考收集石头,其中包括28000多名宝石我从每一个商业世界。“这意味着我们的应用程序可以结合光学光谱分析和化学性质进行大型人工智能拔牙、”施密德解释道。因此,可以精确地确定宝石的起源,系统还可以检测是否宝石经历了热处理。这两个因素有强烈影响石头的价值。
“Gemtelligence收到Innosuisse政府资助,与代表一个创新的技术在多个领域的应用潜力巨大。类似的方法可以促进医疗诊断技术和制造行业的产品安全由于100%的质量控制。项目甚至从CSEM为研究人员提供了一些令人振奋的发现:“这清楚地表明,它是不可以过滤数据集与人工智能相结合,“菲利普•施密德指出。只有当数据增强与重要的附加信息,如人类专家的经验,可以“地面实况”是数字映射和利用。“其他的都是,遗憾的是始终是本质上的垃圾数据,”施密德总结道。
来源:数字“super-expert”把宝石显微镜下(csem.ch)