Металлургия
GIA прогнозирует с 90% точностью оценку алмаза по изображениям с камеры, используя нейронные сети в партнерстве с IBM Research
Геммологический институт Америки (GIA) разрабатывает программу искусственного интеллекта в сотрудничестве с IBM Crypto Anchor Verifier, которая использует двухмерные изображения, полученные с камеры, для анализа качества алмазов и, в конечном итоге, связывает этот анализ с записями в блокчейне для проверки происхождения драгоценного камня.
Объекты и вещества, которые мы покупаем, носим, едим или используем каждый день, имеют свои уникальные оптические узоры, иногда не обнаруживаемые человеческим глазом, которые отличают их друг от друга. Эти узоры могут отличать органический початок кукурузы от генетически модифицированный или, например, идентифицировать примеси в алмазах. Оптические характеристики могут быть измерены с помощью световых спектрометров, инструмента, используемого для измерения свойств света, но они довольно громоздки и дороги, что ограничивает их полезность. Использование оптической аналитики для идентификации объекта в в реальных условиях требуется более адаптируемый инструмент. IBM Research недавно разработала мощный портативный оптический анализатор, достаточно малый для использования с камерой мобильного телефона. GIA признана изобретателем знаменитых 4C качества алмазов - Cut, Color, Clarity и Carat Weight, а также это самая популярная международная система классификации бриллиантов ™, признанная во всем мире как стандарт качества бриллиантов. Мы доверяем драгоценным камням и ювелирным изделиям благодаря своим исследованиям, образованию и стандартизированным услугам по идентификации и оценке драгоценных камней.
GIA работает с «Crypto Anchor Verifier» IBM, технологией, которая может сканировать вещество или объект для захвата его оптической картины. ИИ и методы машинного обучения, включая нейронные сети и видеоаналитику, играют важную роль в распознавании оптических характеристик вещества, жидкости или объекта, включая его цвет, движение, вязкость и насыщенность оттенка. Модели обучаются с этими данными, чтобы они могли предсказать материал или составляющие вещества, с которым они представлены. Эта вся информация записывается в последующем в блокчейн.
В будущем GIA рассматривает вопрос о расширении доступа к этой возможности для розничных продавцов в рамках своей миссии по защите потребителей и обеспечению доверия к алмазам. Это может принимать форму приложений розничной торговли, которые позволяют отдельным лицам проверять марку и подлинность бриллианта, чтобы обеспечить дополнительную уверенность потребителя и защитить целостность отчетов GIA. GIA также надеется интегрировать это решение в блокчейн, создавая и добавляя записи о бриллиантах, которые обеспечивают прозрачность и проверяемость драгоценных камней на протяжении всего пути от производителя до потребителя.
Результат
90% точность определения
Подпишись на новые кейсы
Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту
Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ
Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.
Okay
