Інформаційні технології і засоби навчання (Oct 2024)
ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ОПТИЧНИХ СПЕКТРІВ У НАВЧАЛЬНОМУ ПРАКТИКУМІ З ОСНОВ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛІЗУ
Abstract
У статті аналізується ідея застосування штучного інтелекту у вигляді моделі штучної нейронної мережі для автоматичного розпізнавання оптичних спектрів, які реєструються традиційним спектральним обладнанням. У викладеному матеріалі особлива увага приділяється логіці побудови структури нейронних мереж, які орієнтовані на виділення ознак диференціації оптичних спектрів різних хімічних елементів. Розглянутий матеріал передбачає дослідження ефективності запропонованих структур нейронних мереж на основі реалізації їх навчання методом градієнтного спуску. Автори розглядають особливості застосування нейронних мереж для розпізнавання оптичних спектрів і в методичній площині, а саме для створення відповідного відділення чи центру в закладах вищої освіти України, де виконуються дослідницькі роботи і лабораторний практикум зі спектрального аналізу і спектроскопії. Створений у такий спосіб практикум передбачає ознайомлення студентів з основами спектроскопії, виконання серії важливих робіт у цій галузі діяльності людини та з таким потужним сучасним дослідницьким інструментом, яким є штучний інтелект у вигляді штучної нейронної мережі з елементами програмування на основі Python, та їх впровадженням у навчальний фізичний експеримент. Аналізується робота з лабораторного практикуму на основі використання моделі штучної нейронної мережі, який дає студентам елементарні уявлення про будову і дію цієї моделі та можливості реалізації її в ході дослідження спектроскопічних закономірностей оптичного діапазону, а також можливості створення на їх основі відділення чи центру для вивчення основ спектрального аналізу і спектроскопії в умовах закладу вищої освіти України. Запропоновано лабораторну роботу, яка передбачає вивчення методів автоматичної класифікації експериментальних даних на прикладі розпізнавання оптичних спектрів гелію та неону.
Keywords
