Искусственный интеллект для разведки месторождений

Золотодобыча, №212, Июль, 2016

Компания «SGS Geostat» выиграла конкурс «Gold Rush Challenge»

В сентябре 2015 года компания «Integra Gold» объявила о старте конкурса «Gold Rush Challenge» с призовым фондом 1 млн долларов (https://zolotodb.ru/articles/geology/placer/11260).

Его участники получили доступ почти к 26 Гб исходных геологоразведочных данных, проанализировав которые, должны были найти новое крупное месторождение в районе рудников «Sigma» и «Lamaque» (Валь-д'Ор, провинция Квебек, Канада). Предложения принимались до 1 декабря 2015 года, после чего были выбраны пять финалистов. Свои работы они представляли лично на специальном мероприятии в Торонто, где в жюри их оценивали настоящие титаны горнодобывающей промышленности. За событием наблюдали более 400 зрителей.

Первое место и 500 тысяч долларов выиграла квебекская компания «SGS Geostat». В ее команде на презентации было три участника, непосредственно занимавшихся разработкой технологии анализа геологоразведочных данных, — Гай Дешарне, Жан-Филипп Пимон и Дуг Хэтфилд. Остальные сотрудники компании так или иначе помогали своей команде на протяжении всего периода поиска решения этой сложной задачи. По результатам анализа 26 Гб исходных данных был подготовлен 30-страничный доклад и презентация для жюри и зрителей.

Всего для участия в конкурсе поступило 100 заявок из 80 стран мира, поэтому первое место для «SGS Geostat» очень почетно. «Мы были уверены, что сделали что-то выдающееся, что выдержит самую сложную проверку. Мы не могли знать наверняка о том, что пытаются сделать другие команды, и как наш проект смотрится на их фоне. В основном мы работали в свободное время в своем офисе и немного по вечерам и выходным, чтобы уложиться в сроки. Сегодня мы очень довольны нашим итоговым докладом», — говорит капитан команды «SGS Geostat».

Однако команде «SGS Geostat» не пришлось беспокоиться по поводу того, что их предложение может не выдержать конкуренции с тем, что представили на конкурс другие его участники, использовавшие традиционные геологические методы анализа. Подход SGS Geostat к анализу данных на базе машинного обучения — это то, что хотели увидеть члены жюри и что хотела получить «Integra Gold» благодаря конкурсу.

«Мы увидели, как встречаются новые технологии и добыча, открывая великую тайну поиска месторождений. В «SGS Geostat» сделали невозможное и произвели огромное впечатление на титанов отрасли своим подходом к поиску месторождений на базе машинного обучения и виртуальной реальности, не забывая при этом о значимости традиционной, основанной на анализе данных, геологии», — рассказал председатель «Integra Gold» Джордж Саламис.

Специалисты «SGS Geostat» интерполировали и экстраполировали исторические данные, составив на их основе блоковую модель, а затем использовали программное обеспечение собственной разработки «Genesis», которое удалось связать с устройством виртуальной реальности «Oculus Rift». Это дало возможность спланировать схему буровых скважин и вычислить угол и ориентацию подходящих для изучения объектов.

«Мы сделали кое-что по-настоящему инновационное, нестандартное — использовали метод машинного обучения, который является одним из аспектов искусственного интеллекта. Проще говоря, мы прогнали все данные через блоковую модель глубиной до двух километров, а затем решили составить некую систему оценки перспективности обнаружения. После этого каждому блоку был присвоен собственный балл, который и указывает на вероятность (перспективность). Затем все полученные данные обрабатывали методом машинного обучения, что называется моделированием скрытых переменных по байесовскому-гауссовскому процессу (Bayesian Gaussian Process Latent Variable Modelling). Мы использовали все имеющиеся данные и пытались найти отношения между всеми точками исходных данных с отдельным несмещенным предиктором (прогностический параметр) того, где на участке находится золото», — говорит Гай Дешарне. Теперь оценку перспективности можно легко обновлять данными, которые будут поступать после начала буровых работ. Таким образом специалисты получат новую информацию.

Для поиска связи между данными и золотом, а также установления наличия того же набора предикторов в других блоках, команда «SGS Geostat» оперировала двумя системами оценок — геологической системой ранжирования, основанной на знаниях, и объективными исходными данными, где находится минерализация золота.

«Искусственный интеллект — абсолютно новая для нас сфера, и мы собираемся заняться разработкой и интеграцией этого подхода на наше программное обеспечение. Искусственный интеллект совершенно объективен, может различать любые корреляции между данными, которые человек найти не в состоянии», – добавляет Дешарне.

В будущем подобное программное обеспечение будет пользоваться большим спросом, поскольку современные методы (вроде гиперспектрального сканирования керна) дают чрезвычайно богатые данные. Тем не менее Дешарне убежден, что оно никогда не заменит традиционные методы в геологии.

В компании «Integra Gold» уже заявили, что результаты этой работы будут использованы для скорейшего начала буровых работ. «Очень любопытно, какие будут результаты. Мы заинтересованы, чтобы наши наработки помогли найти что-то стоящее», — комментирует Дешарне.  Но независимо от результатов специалисты «SGS Geostat» собираются использовать свое достижение в будущем. «Наши клиенты чрезвычайно горды работать с победившей командой. Сейчас мы контактируем с людьми, с которым могли раньше и не встретиться. Они очень заинтересованы перспективой использования подобных инструментов, а мы будем применять новые разработки на имеющихся данных, — говорят в компании «SGS Geostat» *.

 

* Канадская инжиниринговая компания «SGS Geostat» работает в сфере услуг для предприятий горнодобывающей промышленности более 35 лет. Основные направления деятельности: геологические исследования; геостатистика; моделирование рудных тел; оценка ресурсов; горнотехническая оптимизация, проектирование, планирование; аудит проектов; составление технических отчетов по ресурсам; отбор проб для дальнейшего металлургического анализа; обучение. В активе «SGS Geostat» более 100 выполненных по всему миру проектов.

 

По материалам Canadian Mining & Energy, Summer 2016

http://www.miningandexploration.ca/exploration/article/sgs_geostat_wins_integra_gold_corps_gold_rush_challenge/ Автор: Mason Buettner

Перевод с англ.: С.С. Верхозин

 


-0+2
Просмотров статьи: 3021, комментариев: 2       

Комментарии, отзывы, предложения

Иван, 28.09.16 08:31:39

А наши россияне участвовали или нет?

AlexGil, 03.10.16 23:23:05

"Подход SGS Geostat к анализу данных на базе машинного обучения — это то, что хотели увидеть члены жюри и что хотела получить «Integra Gold» благодаря конкурсу". Замечательная фраза, демонстрирующая ангажированность жюри.

В 80-е годы в СССР эта тенденция разрабатывалась, как машинная реализация методики количественного прогнозирования. И здесь выплывала большая проблема формализации геологической информации, равно как и обоснованности количественной оценки критериев прогнозирования, обоснованности примененных математических процедур (линейная, нелинейная статистика)

Интересно было бы посмотреть на подтверждение модели SGS Geostat результатами бурения

Уважаемые посетители сайта! Пожалуйста, будьте как дома, но не забывайте, что в гостях. Будьте вежливы, уважайте родной язык и следите за темой: «Искусственный интеллект для разведки месторождений»


Имя:   Кому:


Введите ответ на вопрос (ответ цифрами) "пять прибавить 10":