दृश्य प्रकाश में वर्णक्रमीय हस्ताक्षर का पता लगाने के लिए एक ऑन-डिवाइस न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करें

ऐप का उपयोग करने के लिए, एक तस्वीर लें। एक बार जब चित्र ऐप में लोड हो जाता है, तो वर्णक्रमीय नमूना प्राप्त करने के लिए चित्र के एक क्षेत्र पर क्लिक करें, जिसे 10x10 ग्रीन बॉक्स द्वारा परिभाषित क्षेत्र से लिया जाएगा। तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए, एक लेबल दर्ज करें और "सीखें" दबाएं। जैसे-जैसे प्रशिक्षण आगे बढ़ता है, समय-समय पर प्रेस "पहचान" करता है कि क्या अधिक नमूनों को दर्ज करने की आवश्यकता है। एक बार नेटवर्क प्रशिक्षित हो जाने के बाद, कार्यक्रम या तो तीन निकटतम नमूनों तक वापस आ जाएगा या संकेत देगा कि कोई मैच नहीं मिला है। पर्याप्त प्रशिक्षण के बाद, एप्लिकेशन को खनिजों और रासायनिक नमूनों की पहचान में सहायता के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

पृष्ठभूमि की जानकारी: एक बार में 100 पिक्सल का नमूना करने के लिए ऐप RGB-टू-ह्यू एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है। स्पेक्ट्रोग्राफ यह बताता है कि नमूना क्षेत्र में प्रकाश की दी गई तरंग दैर्ध्य का पता लगाया गया है या नहीं। तंत्रिका नेटवर्क एक-शॉट सीखने और कैस्केडिंग टाइपोलॉजी पर आधारित है और अधिकतम-एन सक्रियण के साथ बाइनरी न्यूरॉन्स की 3 परतों से बना है। जैसे ही उपयोगकर्ता अधिक नमूने इनपुट करते हैं, नेटवर्क उनके अनुकूल होने के लिए बढ़ता है।

विभिन्न खनिजों की मान्यता के लिए तैयार डेटाबेस की खरीद की अनुमति देने के लिए भविष्य के अपडेट की योजना बनाई गई है।