https://youtu.be/vuwPCNqjyI0

Глубокое обучение стало мощным инструментом в составлении карт перспективности полезных ископаемых, предлагая значительное повышение эффективности и точности разведки полезных ископаемых. Традиционные методы прогнозирования полезных ископаемых, которые в значительной степени опирались на знания экспертов и статистические модели, теперь дополняются способностью глубокого обучения обрабатывать сложные нелинейные взаимосвязи в обширных геологических массивах данных. Такие техники, как конволюционные нейронные сети (CNN) и глубокие автоэнкодеры (DAE), показали замечательные результаты при анализе геохимических, геологических и геофизических данных, выявляя потенциально богатые минералами участки, которые ранее не были обнаружены. Использование этих продвинутых алгоритмов позволяет геологам принимать более обоснованные решения, снижая затраты на геологоразведку и повышая процент успешных открытий. Несмотря на перспективность, применение глубокого обучения для составления карт перспективности полезных ископаемых все еще сталкивается с проблемами. К ним относятся вопросы, связанные с предварительной обработкой данных, обработкой несбалансированных наборов данных и интеграцией геонаучных данных из нескольких источников. Тем не менее, исследования продемонстрировали потенциал моделей глубокого обучения, таких как генеративные состязательные сети (GAN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), в повышении качества данных и прогнозировании месторождений полезных ископаемых с высокой точностью. По мере того как исследователи продолжают совершенствовать эти методы, глубокое обучение, как ожидается, будет играть все более важную роль в будущем разведки полезных ископаемых, прокладывая путь к более эффективной и устойчивой добыче ресурсов. P. Geo. Ricardo A Valls, M. Sc. and Geo Gadfly Valls Geoconsultant ORCID ID- https://orcid.org/0000-0002-5421-0914 Scopus Author ID: 7003369619/35335510700 ResearcherID: S-6604-2018 If you like this content, please "buy me a coffee" https://www.buymeacoffee.com/goldendroplets