Diego Bladimir Haro Fernandez terrà una conferenza presso l’Università di Zagabria per illustrare l’utilizzo di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning nella segmentazione di campioni geologici
Diego Bladimir Haro Fernandez, ricercatore presso l’Università della Calabria e l’Elettra Sincrotrone Trieste in Italia, terrà un importante evento accademico presso il Dipartimento di Scienze Naturali e Matematiche dell’Università di Zagabria.
La conferenza, prevista per giovedì 9 novembre 2023 alle ore 11:00, avrà luogo nella sala conferenze del Dipartimento di Geologia, all’indirizzo Horvatovac 95, a Zagabria.
Il titolo della conferenza sarà “Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning: Cosa sono e come possono essere applicati alla segmentazione di immagini geologiche?” e sarà organizzata dal Dipartimento di Geochemica della Società Geologica Croata.
Diego Bladimir Haro Fernandez è un esperto nel campo della fisica e ha conseguito la laurea in Biofisica presso l’ESPOCH-Ecuador e il master in Fisica presso l’UNICAL-Italia.
Attualmente è dottorando presso il Dipartimento di Fisica dell’UNICAL-Italia e collabora attivamente con l’Elettra Sincrotrone Trieste e l’Università di Zagabria.
Durante la conferenza, Haro Fernandez affronterà i recenti progressi nel campo dell’Intelligenza Artificiale, concentrandosi sul Machine Learning e in particolare sul Deep Learning.
Questi metodi, basati su reti neurali con tre o più livelli, hanno dimostrato un grande potenziale nell’ambito geologico. Infatti, possono automatizzare l’analisi dei dati, analizzare immagini geologiche e migliorare la modellazione predittiva, consentendo l’estrazione di informazioni e pattern da vasti set di dati geologici che sarebbero altrimenti difficili da analizzare con metodi tradizionali.
Uno degli ambiti di applicazione di queste tecniche è la segmentazione di immagini microtomografiche.
La microtomografia è una tecnica di imaging non distruttiva che consente di visualizzare in tre dimensioni le strutture interne degli oggetti di piccole dimensioni con una risoluzione elevata.
L’immagine tridimensionale viene ottenuta attraverso la proiezione di raggi X su diverse angolazioni, seguita dalla ricostruzione computazionale.
Tuttavia, la sfida principale consiste nell’ottenere risultati affidabili con immagini contenenti regioni o cristalli di densità simile.
Attualmente, Haro Fernandez e il suo team stanno lavorando sull’applicazione di tecniche di Deep Learning supervisionato alle immagini microtomografiche di campioni geologici provenienti dalla Croazia, al fine di effettuare una segmentazione semantica.
Per questo scopo, stanno utilizzando un’architettura di rete neurale convoluzionale. Durante la conferenza, saranno presentati i concetti fondamentali di questi metodi e tecniche per fornire una visione più ampia delle loro potenzialità.
Questa conferenza rappresenta un’importante opportunità per gli accademici e gli esperti del settore geologico di comprendere le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nella segmentazione di immagini geologiche.
Saranno inoltre discussi i risultati preliminari delle ricerche condotte da Haro Fernandez e le prospettive future di sviluppo di questa promettente area di studio.