Автоматизированное картирование металлотектов с использованием методов глубокого машинного обучения

Аннотация

Доклад рассказывает о применении технологий искусственного интеллекта и нейронных сетей для автоматизации геологического картирования. В центре внимания — использование методов глубокого машинного обучения для анализа геологических данных и распознавания геологических образований.

Рассматривается понятие искусственного нейрона и процесс создания искусственных нейронных сетей. Эти системы используют математические модели для обработки данных и распознавания сложных образов. Доклад описывает, как работают сверточные нейронные сети, которые эффективно применяются для анализа изображений и других данных с пространственными структурами. Основное внимание уделяется их способности выполнять задачи классификации, детекции и сегментации объектов.

Для реализации данных задач используются популярные библиотеки Python, такие как TensorFlow и Keras. Эти библиотеки предоставляют мощные инструменты для разработки и внедрения нейронных сетей в геологические исследования. В рамках данной работы была поставлена задача прогнозирования по обучающей выборке выходов известных интрузивных массивов. Описываются этапы подготовки данных, включая их разметку и процедуру аугментации.

Подробно освещается процесс обучения нейронной сети на основе геофизических данных. Описывается устройство сети и то, как она обучается распознавать сложные геологические объекты, используя большой объем данных и алгоритмы глубокого обучения. Нейросетевой алгоритм успешно распознал интрузивные массивы на основе геофизических данных. В ряде случаев результаты показали высокую корреляцию с реальным положением и геометрией объектов, которые не были включены в обучающую выборку.

Предложенная методика нейросетевого распознавания образов может использоваться для автоматизированной интерпретации геологических данных. Результаты показывают, что этот подход может стать важным инструментом автоматизированного выделения геологических образований и планирования поисковых работ.