AI在矿产勘探中的优势和挑战

   MiningReview网站近日登文指出，地球深部蕴藏着对于现代生活十分重要的矿产资源。历史上，矿产资源勘探需要依赖大量的野外工作、地球物理勘探和地质分析。然而，矿产勘查格局正在发生飞速变化，已经进入人工智能（Artificial intelligence，AI）赋能的新时代。
　　AI通常被视为一个复杂又神秘的领域，目前它正在改变矿产勘探方式。它不仅仅是一个流行词，而是能够彻底改变人们提高矿业效率、准确性和可持续性的工具。
　　但是，AI如何在矿产勘探中发挥作用，在发展中遇到的困难是什么？
　　1. 作用和优势
　　虽然不是全部，但下面列出了AI可以在矿产勘探过程中发挥的作用和优势。
　　1.1 数据分析和预测
　　AI算法擅长处理大量数据，解析地质调查、卫星影像和历史勘探数据。通过神经网络等机器学习模型，AI可以判定传统勘探方法可能无法识别的模式、异常和潜在的矿床。
　　1.2 定向勘探
　　通过分析地质数据，AI能够确定找矿潜力的区域。通过聚焦成矿潜力大的区域，这种定向方法能够最大程度降低勘探成本，并减少环境冲击。
　　1.3 提高效率和降低成本
　　AI工具简化了工作流程，加快了地质数据分析，减少了勘探所需的时间。高效率节省了成本，并能够更快地确定可行的采矿地点。
　　1.4 提高协同
　　如果结合地质师和工程师的知识经验，AI算法会产生强大的协同作用。专家可以为人工智能系统提供重要的背景和特定领域的知识，确保更准确的数据解释和更精细的潜在矿床定位。
　　2. 挑战
　　将AI应用于矿产勘探需要认真处理和解决几方面的障碍。
　　2.1 准确性和可靠性
　　确保AI模型的准确性和可靠性是最大的挑战。AI算法虽然功能强大，但需要不断改进和验证，才能增强其预测能力并减少错误。
　　2.2 数据隐私和安全
　　另外一个严重的障碍是管理数据隐私和安全。由于AI系统严重依赖海量数据，保护敏感的地质信息不被侵犯或未授权访问变得至关重要。权衡可访问性和防止滥用是一项微妙但至关重要的任务。
　　2.3 怀疑论
　　打消业内的怀疑心理是另一个严重挑战。一些利益相关者会犹豫是完全接受基于AI的方法，还是坚持传统的方法和专业知识。让怀疑者相信人工智能在简化流程、优化资源配置和发现被忽视的矿床等方面的作用对于广泛推广至关重要。
　　2.4 文化和工作流
　　AI能否成功应用于矿产勘查也取决于机构文化和工作流的转型。接受技术进步往往需要重新厘定现有的做法和结构，而这些做法和结构在既定体系下可能遇到阻力。
　　3. 趋势
　　3.1 利用深度学习神经网络进行矿产勘探
　　AI、机器人和自动化的融合将重新塑造矿产勘探的未来。在诸多技术中，深度学习神经网络是透视复杂地质数据的变革力量。
　　3.2 深度学习神经网络与地质认识
　　深度学习神经网络是AI的一个分支，善于从海量数据中判别复杂模式。在矿产勘探中，这些网络根据不同的地质数据进行训练，使其能够辨别出矿床的细微指示，这些迹象容易被传统分析方法忽略。
　　3.3 预测能力提升
　　这些神经网络在精准预测地层和矿点方面有着前所未有的潜能。通过汇聚和分析从地质调查到地球化学分析的各种数据集，这些模型可以预测成矿可能性，从而更有效地指导勘探工作。
　　深度学习神经网络融入矿产勘探领域标志着人类专业知识与尖端技术的有机结合。虽然AI模型有助于数据解释和预测分析，但地质学家则能提供深入的分析和背景知识，确保勘探过程全面可靠。
　　3.4 相互补充
　　AI不能取代传统的地质专业知识，相反，它是对人类知识和经验的补充。AI的计算能力与人类对地质的深入观察认识的融合是负责任可持续挖掘矿产资源潜力的关键。
　　揭秘AI在矿产勘探中的神秘面纱，是为了认识其作为一种工具的作用，推动地质、矿产和环境领域高效合作创新，更富责任地开发利用地球资源，造福子孙后代。（矿产资源委员会）