São Paulo — InkDesign News — O uso de técnicas de machine learning na análise de dados de espectrometria gama tem potencial para revolucionar a forma como identificamos isótopos radioativos. Neste artigo, discutimos o impacto dos algoritmos na detecção automática de radiação e suas aplicações.
Arquitetura de modelo
A implementação inicial deste projeto se baseia em um dispositivo portátil, o Radiacode 103G, que capta dados de radiação e espectros gama. O modelo utiliza algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais profundas, para a classificação de isótopos a partir dos dados registrados. Com uma estrutura adequada, o modelo busca aprender os padrões presentes nos espectros e aplicar isso na identificação rápida de materiais radioativos.
“Estamos apenas começando a explorar o potencial do aprendizado de máquina em espectrometria gama.”
(“We are just beginning to explore the potential of machine learning in gamma spectroscopy.”)— Dmitrii Eliuseev, Cientista de Dados, Radiacode
Treinamento e otimização
Para o treinamento do modelo, foram utilizados dados coletados em diferentes ambientes e com variados objetos, estabelecendo uma base diversificada. A utilização de técnicas de data augmentation e validação cruzada garantiu a robustez do modelo, aumentando significativamente sua acurácia. Ademais, a escolha de métricas como precisão e recall foi fundamental na avaliação do desempenho.
“A fase de otimização do modelo foi crucial, pois permitiu identificar os parâmetros que maximizam a eficiência na detecção.”
(“The model optimization phase was crucial, as it allowed us to identify parameters that maximize detection efficiency.”)— Dmitrii Eliuseev, Cientista de Dados, Radiacode
Resultados e métricas
Os resultados mostraram que o modelo é capaz de classificar os isótopos com uma acurácia de 92%, tornando-se uma ferramenta valiosa para a análise de materiais. O tempo de treinamento foi reduzido para menos de duas horas, permitindo que o sistema funcione de forma quase autônoma em ambientes variados.
Para futuras implementações, ao integrar esses dados em machine learning e deep learning, espera-se desenvolver uma aplicação que não apenas identifique, mas também analise tendências e previna riscos associados a materiais radioativos.
Conclui-se que a intersecção entre machine learning e espectrometria gama abre novas possibilidades, facilitando a identificação rápida e precisa de isótopos, além de enriquecer a pesquisa em segurança nuclear e aplicações médicas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
