MiningReview網(wǎng)站近日登文指出，地球深部蘊(yùn)藏著對(duì)于現(xiàn)代生活十分重要的礦產(chǎn)資源。歷史上，礦產(chǎn)資源勘探需要依賴大量的野外工作、地球物理勘探和地質(zhì)分析。然而，礦產(chǎn)勘查格局正在發(fā)生飛速變化，已經(jīng)進(jìn)入人工智能（Artificial intelligence，AI）賦能的新時(shí)代。
　　AI通常被視為一個(gè)復(fù)雜又神秘的領(lǐng)域，目前它正在改變礦產(chǎn)勘探方式。它不僅僅是一個(gè)流行詞，而是能夠徹底改變?nèi)藗兲岣叩V業(yè)效率、準(zhǔn)確性和可持續(xù)性的工具。
　　但是，AI如何在礦產(chǎn)勘探中發(fā)揮作用，在發(fā)展中遇到的困難是什么？
　　1. 作用和優(yōu)勢(shì)
　　雖然不是全部，但下面列出了AI可以在礦產(chǎn)勘探過(guò)程中發(fā)揮的作用和優(yōu)勢(shì)。
　　1.1 數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)
　　AI算法擅長(zhǎng)處理大量數(shù)據(jù)，解析地質(zhì)調(diào)查、衛(wèi)星影像和歷史勘探數(shù)據(jù)。通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型，AI可以判定傳統(tǒng)勘探方法可能無(wú)法識(shí)別的模式、異常和潛在的礦床。
　　1.2 定向勘探
　　通過(guò)分析地質(zhì)數(shù)據(jù)，AI能夠確定找礦潛力的區(qū)域。通過(guò)聚焦成礦潛力大的區(qū)域，這種定向方法能夠最大程度降低勘探成本，并減少環(huán)境沖擊。
　　1.3 提高效率和降低成本
　　AI工具簡(jiǎn)化了工作流程，加快了地質(zhì)數(shù)據(jù)分析，減少了勘探所需的時(shí)間。高效率節(jié)省了成本，并能夠更快地確定可行的采礦地點(diǎn)。
　　1.4 提高協(xié)同
　　如果結(jié)合地質(zhì)師和工程師的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)，AI算法會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)大的協(xié)同作用。專家可以為人工智能系統(tǒng)提供重要的背景和特定領(lǐng)域的知識(shí)，確保更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)解釋和更精細(xì)的潛在礦床定位。
　　2. 挑戰(zhàn)
　　將AI應(yīng)用于礦產(chǎn)勘探需要認(rèn)真處理和解決幾方面的障礙。
　　2.1 準(zhǔn)確性和可靠性
　　確保AI模型的準(zhǔn)確性和可靠性是最大的挑戰(zhàn)。AI算法雖然功能強(qiáng)大，但需要不斷改進(jìn)和驗(yàn)證，才能增強(qiáng)其預(yù)測(cè)能力并減少錯(cuò)誤。
　　2.2 數(shù)據(jù)隱私和安全
　　另外一個(gè)嚴(yán)重的障礙是管理數(shù)據(jù)隱私和安全。由于AI系統(tǒng)嚴(yán)重依賴海量數(shù)據(jù)，保護(hù)敏感的地質(zhì)信息不被侵犯或未授權(quán)訪問(wèn)變得至關(guān)重要。權(quán)衡可訪問(wèn)性和防止濫用是一項(xiàng)微妙但至關(guān)重要的任務(wù)。
　　2.3 懷疑論
　　打消業(yè)內(nèi)的懷疑心理是另一個(gè)嚴(yán)重挑戰(zhàn)。一些利益相關(guān)者會(huì)猶豫是完全接受基于AI的方法，還是堅(jiān)持傳統(tǒng)的方法和專業(yè)知識(shí)。讓懷疑者相信人工智能在簡(jiǎn)化流程、優(yōu)化資源配置和發(fā)現(xiàn)被忽視的礦床等方面的作用對(duì)于廣泛推廣至關(guān)重要。
　　2.4 文化和工作流
　　AI能否成功應(yīng)用于礦產(chǎn)勘查也取決于機(jī)構(gòu)文化和工作流的轉(zhuǎn)型。接受技術(shù)進(jìn)步往往需要重新厘定現(xiàn)有的做法和結(jié)構(gòu)，而這些做法和結(jié)構(gòu)在既定體系下可能遇到阻力。
　　3. 趨勢(shì)
　　3.1 利用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行礦產(chǎn)勘探
　　AI、機(jī)器人和自動(dòng)化的融合將重新塑造礦產(chǎn)勘探的未來(lái)。在諸多技術(shù)中，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是透視復(fù)雜地質(zhì)數(shù)據(jù)的變革力量。
　　3.2 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與地質(zhì)認(rèn)識(shí)
　　深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是AI的一個(gè)分支，善于從海量數(shù)據(jù)中判別復(fù)雜模式。在礦產(chǎn)勘探中，這些網(wǎng)絡(luò)根據(jù)不同的地質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠辨別出礦床的細(xì)微指示，這些跡象容易被傳統(tǒng)分析方法忽略。
　　3.3 預(yù)測(cè)能力提升
　　這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在精準(zhǔn)預(yù)測(cè)地層和礦點(diǎn)方面有著前所未有的潛能。通過(guò)匯聚和分析從地質(zhì)調(diào)查到地球化學(xué)分析的各種數(shù)據(jù)集，這些模型可以預(yù)測(cè)成礦可能性，從而更有效地指導(dǎo)勘探工作。
　　深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入礦產(chǎn)勘探領(lǐng)域標(biāo)志著人類專業(yè)知識(shí)與尖端技術(shù)的有機(jī)結(jié)合。雖然AI模型有助于數(shù)據(jù)解釋和預(yù)測(cè)分析，但地質(zhì)學(xué)家則能提供深入的分析和背景知識(shí)，確保勘探過(guò)程全面可靠。
　　3.4 相互補(bǔ)充
　　AI不能取代傳統(tǒng)的地質(zhì)專業(yè)知識(shí)，相反，它是對(duì)人類知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的補(bǔ)充。AI的計(jì)算能力與人類對(duì)地質(zhì)的深入觀察認(rèn)識(shí)的融合是負(fù)責(zé)任可持續(xù)挖掘礦產(chǎn)資源潛力的關(guān)鍵。
　　揭秘AI在礦產(chǎn)勘探中的神秘面紗，是為了認(rèn)識(shí)其作為一種工具的作用，推動(dòng)地質(zhì)、礦產(chǎn)和環(huán)境領(lǐng)域高效合作創(chuàng)新，更富責(zé)任地開發(fā)利用地球資源，造福子孫后代。