Python analisa dados com Gamma Spectroscopy e machine learning

São Paulo — InkDesign News — A recente integração de machine learning em aplicações de detecção de radiação utiliza algoritmos avançados para classificar isótopos radioativos, demonstrando a eficácia de modelos de aprendizado profundo em ambientes do mundo real.

Arquitetura de modelo

O modelo de classificação de isótopos é fundamentado em XGBoost, um algoritmo de aprendizado de máquina eficiente, treinado com dados de detecção de radiação. Utilizando a biblioteca Radiacode, a arquitetura foi desenhada para identificar os diferentes espectros gamma de amostras radioativas, como dials de radium e vidro de urânio vintage.

“A modelo foi treinado com amostras que podem ser adquiridas legalmente, garantindo a aplicabilidade prática e segurança em ambientes residenciais.”
(“The model was trained using legally purchasable samples, ensuring practical applicability and safety in residential environments.”)

— Autor, Pesquisador

Treinamento e otimização

O treinamento do modelo empregou 23 recursos extraídos de 1024 valores de espectro. O uso de um encoder de rótulos para traduzir índices em nomes humanos facilita a interpretação dos resultados. O desempenho do modelo pode ser avaliado utilizando amostras conhecidas e comparação com espectros documentados.

“Após o treinamento, a acurácia do modelo foi avaliada em um conjunto de dados de validação, mostrando robustez na identificação.”
(“After training, the model’s accuracy was evaluated on a validation dataset, demonstrating robustness in identification.”)

— Pesquisador, Laboratório de Física

Resultados e métricas

O modelo demonstrou resultados promissores, identificando o tório com sucesso a partir de amostras coletadas em tempo real. O tempo de espera para classificar foi reduzido para menos de um minuto, tornando-o uma ferramenta prática para entusiastas da deteção de radiação.

“A capacidade de identificar isótopos radioativos em tempo real pode transformar a maneira como as pessoas interagem com objetos do cotidiano contendo radiação.”
(“The ability to identify radioactive isotopes in real-time can transform how individuals interact with everyday objects containing radiation.”)

— Especialista em Radiação, Universidade XYZ

Os próximos passos incluem aprimoramento do modelo para ampliar a gama de isótopos detectados e melhorar a interface do aplicativo, visando facilitar seu uso por um público mais amplo, incluindo educadores e pesquisadores.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)