Ученые Пермского Политеха создали алгоритм, который помогает нейросетям быстрее находить участки для добычи золота и других металлов. Разработка позволяет на треть сократить время обучения искусственного интеллекта и вдвое уменьшить использование компьютерной памяти, сообщили в ПНИПУ.
При поиске месторождений геологам приходится обрабатывать большие объемы данных: состав пород, результаты бурения и другую информацию. Нейросети способны ускорить этот процесс, но для этого их нужно обучить «понимать» геологические описания. Обычно текстовые данные переводят в числовой формат, из-за чего они становятся громоздкими, а важные закономерности могут теряться. Новый алгоритм решает эту проблему: он выделяет признаки, характерные для участков с рудой и без нее, давая нейросети подсказки для более точного анализа.
Метод проверили на данных золоторудного комплекса Агбау в Кот-д'Ивуаре. Точность прогноза достигла 88%, а количество анализируемых характеристик сократилось с 13 до шести. В перспективе технология поможет геологам быстрее составлять прогнозные карты и выбирать места для разведочного бурения, снижая риск дорогостоящих ошибок. Однако реальную экономическую эффективность разработки еще предстоит оценить на практике.