Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА (ИИ) В ГЕОЛОГОРАЗВЕДКЕ

Я - инженер (СГУ им.Н.Г.Чернышевского). Переучилась на программиста (2022 - kaggle (США)). Последнее место работы - программист-разработчик. Александр - инженер (СГТУ). Нам нравится заниматься сложными разработками мирового уровня. Работу выполняем самостоятельно, так как имеем научный потенциал для выполнения подобных тематик. 

Нами была создана система ИИ, применяемая в геологоразведке. Данная система включает 11 сервисов (см. далее). Наша система позволяет автоматизировать добычу полезных ископаемых, избежать ненужных рисков при геологоразведке, что значительно снизит себестоимость добычи полезных ископаемых. Наша система позволяет выявить ПЕРСПЕКТИВНЫЕ УЧАСТКИ ПРИ ГЕОЛОГОРАЗВЕДКЕ, а также ИССЛЕДОВАТЬ УЖЕ РАЗРАБОТАННЫЕ УЧАСТКИ. Наша система сервисов доказывает, что внутреннее движение ресурсов Земли подчиняется системе математических алгоритмов. На примере построения модели машинного обучения, показывающей зависимость координат (широты и долготы) месторождения от запаса нефти, мы пришли к выводу, что числовой ряд, отражающий запас нефти подчиняется нормальному распределению, а между широтой и долготой имеется зависимость.

Данная разработка имеет очень большие перспективы. Крупнейшие организации занимаются подобными тематиками. Для примера. 

1)Нейронная сеть и математические модели для поиска месторождений металлов, разработанная учеными Томского политехнического университета (ТПУ) совместно с учеными Ирана.

2)Модель для поиска месторождений минералов, основанная на Mineral Evolution Database, созданная учеными Университета Нотр-Дам, Аризонского университета и Научного института Карнеги.

3)ИИ для поиска месторождений металлов в Гренландии, созданный американским стартапом KoBold Metals и поддерживаемый Биллом Гейтсом, Джеффом Безосом и Джеком Ма.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Нефтегазовая отрасль, Металлургия и добывающая промышленность, Геология, геодезия и метеорология

Рынки

EnergyNet, TechNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Геоинформационные системы, Новые производственные технологии, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии