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Towards automated fission-track age determination via artificial intelligence

Description du projet

Un moyen plus simple de prévoir l’évolution continue de l’environnement

La géochronologie est la clé qui permet de comprendre les changements passés et prévoir l’avenir de l’environnement. L’art de mesurer la synchronisation des processus sur Terre a progressé de manière spectaculaire. La datation par les traces de fission est une méthode géochronologique éprouvée qui repose sur le comptage manuel et la mesure de la longueur des traces laissées par les dommages nucléaires dans les minéraux au moyen de la microscopie optique. Dans ce contexte, le projet FTAIGE financé par l’UE automatisera de grands pans de la procédure manuelle lente et fastidieuse employée dans le cadre du comptage optique par un opérateur. Il combinera la datation par les traces de fission avec l’analyse d’images assistée par l’intelligence artificielle. Les résultats seront utilisés pour concevoir un protocole qui pourra être utilisé pour produire des données sur l’âge.

Objectif

Understanding and predicting the continuous change of the environment is crucial for scientists, economists, policy makers and ultimately for the entire society. Geochronology is the art of measuring the timing of processes on Earth and thus the key for understanding the past and making accurate predictions for the future. Techniques to model past and future events have evolved to an advanced state and geochronology has to keep track with this by providing accurate, precise and statistically robust age data. Fission-track dating is a well-established geochronological method, which is based on the manual counting and length measurement of nuclear damage tracks (i.e. fission tracks) in minerals by means of optical microscopy. Due to the complexity of microscopic images and objects to be studied, the operator-based optical counting remains the most widely applied approach until these days. However, the manual approach has serious limitations especially with respect to the number of grains being dated as well as the comparability and reproducibility of the results. This project is an attempt to automatize large parts of the slow and tedious manual procedure. It will combine fission-track dating with artificial-intelligence (AI)-assisted image analysis exploiting the capability of convoluted neural nets (the AI) to be ‘taught’ to detect user defined objects in an image. The expected result is a protocol that can be freely used and refined by all geochronology laboratories to produce age data meeting the high requirements of cutting-edge research. On the way of developing this protocol the experienced researcher will obtain hands-on training in the Python language and artificial intelligence, whereas the supervisor will get a deep insight into fission-track geochronology. The results will be communicated to a broad audience and provide a stable basis for future research inside and hopefully far outside geosciences thereby underlining the project’s societal importance.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2020

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

GEORG-AUGUST-UNIVERSITAT GOTTINGEN STIFTUNG OFFENTLICHEN RECHTS
Contribution nette de l'UE
€ 94 686,80
Adresse
WILHELMSPLATZ 1
37073 Gottingen
Allemagne
Région
Niedersachsen Braunschweig Göttingen
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 94 686,80