Ученые Пермского Политеха разработали алгоритм, который помогает нейросетям быстрее находить перспективные участки для добычи золота и других металлов, избегая траты ресурсов на бесперспективное бурение. Система позволяет сократить время обучения искусственного интеллекта на треть, используя в два раза меньше компьютерной памяти. Об этом «Газете.Ru» рассказали в ПНИПУ.
Чтобы найти месторождение, геологам приходится анализировать множество данных: от состава горных пород до результатов бурения. Нейросети могут ускорить эту работу, но сначала нужно научить их «понимать» геологическую информацию. Названия пород и описания участков для компьютера — всего лишь слова, поэтому их переводят в числа. При этом данные могут становиться слишком громоздкими, а важные закономерности — теряться.
Ученые ПНИПУ предложили способ решить эту проблему. Новый алгоритм определяет, какие особенности пород чаще встречаются там, где есть руда, а какие характерны для участков без полезных ископаемых. Так нейросеть получает своеобразные подсказки, помогающие отличать перспективные места от бесперспективных.
Метод испытали на реальных данных золоторудного комплекса Агбау в Кот-д'Ивуаре. Точность прогноза составила 88%. При этом число характеристик, которые анализирует нейросеть, удалось сократить с 13 до шести.
В перспективе разработка поможет геологам быстрее составлять прогнозные карты и выбирать места для разведочного бурения. Это может снизить риск дорогостоящих скважин, в которых не обнаружат руду. Однако насколько технология сократит реальные расходы на геологоразведку, еще предстоит проверить на практике.
Ранее в России создали «умный» гель, который латает скважину прямо во время бурения.