Application of chemometrics on Raman spectra from Mars: Recent advances and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The SuperCam and SHERLOC instruments onboard the NASA/Perseverance rover are returning the first Raman spectra to be ever collected from another planet. Similarly, the RLS instrument onboard the ESA/Rosalind Franklin rover will collect Raman spectra from powdered rocks sampled from the subsurface of Mars. To optimize the scientific exploitation of Raman spectra returned from planetary exploration missions, tailored chemometric tools are being developed that take into account the analytical capability of the mentioned Raman spectrometers. In this framework, the ERICA research group is using laboratory simulators of SuperCam and RLS to perform representative laboratory studies that will enhance the scientific outcome of both Mars2020 and ExoMars missions. On one hand, preliminary studies proved the chemometric analysis of RLS datasets could be used to obtain a reliable semi‐quantitative estimation of the main mineral phases composing Martian geological samples. On the other hand, it was proved the data fusion of Raman and LIBS spectra gathered by SuperCam could be used to enhance the discrimination of mineral phases from remote geological targets. Besides describing the models developed by the ERICA group, this work presents an overview of the complementary chemometric approaches so far tested in this field of study and propose further improvements to be addressed in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».