Искусственный интеллект: технологии прогноза и локализации перспективных алмазоносных площадей – возможности, препятствия, ограничения

Аннотация

Доклад посвящён применению методов искусственного интеллекта для прогноза алмазоносных площадей в рамках работ московского филиала Института Карпинского по заданию Роснедр. Рассмотрены возможности и ограничения использования методов машинного обучения, включая нейросети и ансамбли, для обработки геологических и геофизических данных различного качества и масштаба.

Отмечены проблемы субъективности интерпретации признаков, неравномерности и анизотропии данных, влияющих на качество прогнозов, а также сложности верификации результатов.

Представлены результаты 2023 года, включая использование алгоритмов в IPC-SMEG и среде Python с реализацией random forest, выявление аномалий, приуроченных к палеорифтовым структурам, анализ минералов-спутников и морфометрических параметров рельефа.

Отмечена необходимость перехода к системной загрузке и обработке цифровой модели рельефа, космических снимков и автоматического выделения линейных структур для повышения качества обучения моделей. В планах на 2024 год – расширение спектра алгоритмов, визуализация результатов в ГИС и проверка гипотез о контроле кимберлитового магматизма структурами палеорифтов. Работа подчёркивает потенциал ИИ в прогнозе алмазоносных территорий при условии комплексной подготовки данных и критической интерпретации полученных прогнозов.

Похожие материалы

• Россыпи Восточного Саяна — проблемные вопросы и возможности открытия новых объектов
• Практическое программирование ИИ: пример решения задачи множественной регрессии и классификации данных с обучением.
• Научно-методические основы прогнозирования коренных месторождений алмазов по распределению структурных примесей в кристаллах
• Как в результате восточного смещения Карибской плиты в эпоху палеозоя сформировался недавно открытый золотой район в Колумбии - Золотой район Рионегро, Сантандер, Колумбия.