VRIFY.AI representa un cambio de paradigma en la exploración minera, aprovechando el poder de los modelos algorítmicos avanzados para analizar e interpretar conjuntos de datos de exploración complejos. Al integrar modelos de transformadores de visión con clasificadores sofisticados de aprendizaje automático, generamos mapas probabilísticos en 3D del subsuelo de la Tierra, destinados a identificar posibles depósitos minerales.

Nuestro sistema está capacitado en amplios conjuntos de datos, que incluyen tanto información geológica pública como datos patentados de los clientes, lo que garantiza una comprensión integral de cada contexto de exploración. La confidencialidad de sus datos es primordial y nuestros modelos se personalizan según los requisitos específicos de su proyecto sin comprometer la privacidad de los datos.

Lo que distingue a VRIFY.AI es su capacidad para aumentar su experiencia geológica existente a través de un análisis informado, objetivo e imparcial de múltiples dimensiones de datos, mejorando significativamente los resultados de prospectividad y reduciendo así el riesgo y el costo asociados con la perforación de exploración.

En esencia, VRIFY.AI ofrece un enfoque eficiente, altamente seguro y basado en datos para la exploración minera, lo que permite a su equipo tomar decisiones informadas y priorizar los objetivos de exploración con un mayor grado de confianza y un menor impacto ambiental.

Introducción a la orientación de perforación

Gestión de datos

Consideraciones de privacidad

Comprender los resultados

VRIFY.AI opera fusionando las capacidades de las arquitecturas de transformadores de imágenes (vit) con técnicas de clasificación de aprendizaje automático para producir representaciones probabilísticas de la Tierra en un espacio tridimensional. Se realiza una predicción para el puntaje de prospectividad (VPS) de VRIFY entrenando un modelo de aprendizaje supervisado a partir de las ocurrencias minerales existentes y el espacio de datos integrado creado por los transformadores. Para cada área de interés, se recopilan datos y se desarrolla un modelo optimizado y afinado de forma única, adaptado a las características específicas de la información disponible.

Nuestra metodología para desarrollar estos modelos se basa en el principio de objetividad imparcial, garantizando que los enfoques de aprendizaje automático que empleamos sean lo más neutrales posible. Evitamos deliberadamente incorporar datos subjetivos o confiar en circuitos de retroalimentación humana para mejorar el modelo. En cambio, nuestra estrategia es permitir que los datos guíen el proceso de aprendizaje de forma autónoma. Este enfoque ayuda a mitigar posibles sesgos cognitivos y de confirmación que podrían surgir de nociones preconcebidas o influencia humana, asegurando que los modelos desarrollen conocimientos basados ​​exclusivamente en los patrones y relaciones inherentes presentes dentro de los propios datos. Al priorizar el aprendizaje basado en datos, nuestro objetivo es crear modelos que ofrezcan predicciones confiables, objetivas y precisas, que reflejen una verdadera comprensión de los fenómenos geológicos subyacentes sin el sesgo de la interpretación subjetiva.

Si bien los geólogos humanos se destacan en reconocer patrones y aprovechar su experiencia para realizar predicciones, su capacidad para procesar patrones complejos generalmente se limita a 3 o 4 capas de información simultáneamente. Más allá de este umbral, la eficacia para identificar patrones disminuye considerablemente. Sin embargo, las máquinas, mediante modelos estadísticos, pueden analizar datos en múltiples dimensiones y utilizar su perfecta memoria para hacer referencia a información encontrada previamente.

Los modelos de aprendizaje de Inteligencia Artificial (IA) mejoran significativamente nuestra capacidad para examinar los datos de exploración, ofreciendo predicciones más objetivas, imparciales y basadas en resultados. La IA no solo respalda la validación de objetivos existentes, sino que también identifica objetivos potenciales que podrían haberse pasado por alto. Esta mayor precisión en la identificación de objetivos reduce la probabilidad de perforar agujeros innecesarios, mejorando así las posibilidades generales de un descubrimiento exitoso. Además, al incorporar resultados tanto positivos como negativos del trabajo de exploración, el modelo puede beneficiarse tanto de los pozos exitosos como de los fallidos.

El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial, pero ambos dependen de procesos matemáticos. Todos los algoritmos actuales de dominio público se basan en operaciones matemáticas no tan avanzadas; la única razón de su crecimiento en los últimos años es el drástico aumento de la potencia informática. ¡Incluso la arquitectura más avanzada podría calcularse a mano si tuviera suficiente tiempo!

Ahora es el momento de considerar la IA como objetivo en todas las etapas de la minería, desde la exploración inicial hasta la delimitación de recursos y la gestión de las minas en operación. Aprovechar la IA para tomar decisiones informadas puede ahorrar millones en costos de exploración y reducir significativamente el tiempo perdido en cada fase. El rápido desarrollo de proyectos y la rápida delimitación de recursos, respaldados por la IA en cada paso, benefician tanto los resultados financieros como la sostenibilidad ambiental y las comunidades locales.

Vimos una oportunidad para revolucionar los resultados de los clientes y transformar fundamentalmente la forma en que satisfacemos las necesidades de nuestros clientes. Nuestra motivación surge de la pasión por abrir nuevos caminos, adoptar avances tecnológicos y soñar en grande. Reconocemos la importancia crítica de los minerales para nuestra sociedad y entendemos los desafíos asociados con acelerar el desarrollo de proyectos y facilitar descubrimientos más eficientes. Al ingresar al campo de focalización de sistemas minerales de IA, VRIFY tiene como objetivo catalizar la inversión en este espacio, demostrando nuestro compromiso con soluciones innovadoras que aborden las demandas cambiantes de la industria minera.

Para generar predicciones, VRIFY necesita ejemplos de aprendizaje (ocurrencias minerales, ensayos de perforaciones, geoquímica de rocas, etc.) y algunos datos de exploración.

Todas las fuentes de datos de exploración se pueden utilizar potencialmente para entrenar el modelo y hacer predicciones. Los modelos pueden manejar conjuntos de datos geofísicos (gravedad, IP, magnéticos, EM, MT), modelos de terreno (modelos de elevación digitales), puntos de mapeo, mediciones y análisis estructurales, conjuntos de datos geoquímicos junto con datos de fondo de pozo.

Para los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, tener un conjunto de datos más grande generalmente conduce a mejores resultados. Sin embargo, pueden surgir desafíos debido a conjuntos de datos escasos o que no se superponen, lo que podría afectar la precisión del modelo. VRIFY evalúa el volumen de datos disponible antes de celebrar cualquier acuerdo, lo que garantiza que podamos ofrecer información procesable basada en datos que realmente beneficie a nuestros clientes. Además, dado que nuestros modelos predictivos están entrenados en conjuntos de datos públicos y privados, podemos mitigar el impacto de sus conjuntos de datos dispersos.

Mejoramos la precisión de nuestras predicciones integrando datos disponibles públicamente en nuestros modelos. Esto incluye información de estudios geológicos, bases de datos de minerales y minería, junto con datos publicados por entidades públicas y privadas.

La combinación de nuevos enfoques de interpolación y codificación de datos permite a VRIFY "llenar" los vacíos de datos en los datos de exploración. Esto es necesario ya que los datasets de exploración pueden estar en diferentes soportes, algunos datos están asociados a grillas y otros a puntos espaciales 3D. Para combinar toda la información en un soporte similar, fue necesario desarrollar enfoques novedosos para la interpolación de datos y el modelado predictivo.

Al recibir los datos de exploración, el equipo de VRIFY llevará a cabo una revisión cuidadosa, un control de calidad y un proceso de compilación. Una vez completados estos pasos, los datos serán validados con el equipo técnico de la empresa participante. Este paso es crucial para garantizar que los datos sean de la mayor calidad posible. En la mayoría de los casos, esta recopilación inicial es la más larga y representa el 80% del trabajo a realizar. Dependiendo del nivel de organización de los datos transferidos, esto puede tardar desde días hasta semanas. Una vez que los datos se compilan y transfieren a los formatos adecuados, el entrenamiento y las predicciones suelen tardar unos días. Una vez que se entrena el modelo, se pueden realizar actualizaciones a las pocas horas de recibir nuevos datos.

Uno de los principales impulsores para el desarrollo de este sistema de focalización fue la construcción de un modelo de vida/respiración. A menudo, los modelos de exploración y focalización son estáticos y rara vez se actualizan más de una o dos veces al año. Nuestro enfoque es construir un modelo predictivo que pueda actualizarse rápidamente y proporcionar retroalimentación instantánea sobre sus actividades de exploración en curso.

Una vez que un modelo previamente entrenado esté disponible para su tipo de depósito y área de interés (AOI), se pueden realizar actualizaciones integrando nuevos resultados de exploración a las funciones de aprendizaje. Estos resultados pueden provenir de los esfuerzos de exploración de la empresa, como perforación o prospección. También podemos incorporar datos de proyectos vecinos para refinar las predicciones locales para su AOI.

Se pueden realizar actualizaciones con la frecuencia necesaria para ayudarle a avanzar en su proyecto de exploración.

VRIFY mantiene constantemente los más altos estándares de confidencialidad del cliente. Al igual que nuestros datos de visualización, los datos transferidos por IA están sujetos a políticas, procedimientos y cumplimiento de SOC2 estrictos en todo el proceso de datos, lo que garantiza la máxima seguridad y privacidad.

El producto final es una cuadrícula de probabilidades. Esta es la puntuación de VPS que se puede mostrar dentro de nuestra plataforma de visualización. Esto también se entregará como una nube de puntos 3D que se puede importar mediante software geocientífico de terceros.

La precisión del modelo depende tanto de la cantidad como de la calidad de los datos de entrada. Nuestro equipo de datos se destaca en la limpieza y el procesamiento de datos para garantizar insumos de la más alta calidad para el modelado. El principio "basura entra, basura sale" sigue siendo tan relevante como siempre, enfatizando la importancia de datos confiables para lograr resultados precisos del modelo. Como parte del proceso de capacitación, una parte de los datos de aprendizaje se reserva como datos de prueba. El modelo se entrena sin estos puntos y luego se aplica para hacer una predicción sobre esos puntos. Dado que se conoce el resultado de esos puntos, es posible evaluar la precisión del modelo predictivo.

Nuestros modelos son versátiles y aplicables a todo tipo de depósitos, pero están especialmente diseñados para distintos grupos de productos básicos. El proceso de entrenamiento y las características de entrada se derivan de un análisis cuidadoso del sistema mineral con el fin de construir una base sólida para las predicciones. Por ejemplo, el modelo utilizado para identificar pegmatitas que contienen litio difiere del empleado para localizar depósitos de oro alojados en cizalla, lo que garantiza una eficacia y precisión óptimas para cada objetivo de exploración específico.

Las predicciones 3D se realizan incorporando las coordenadas (X,Y,Z) como parte del conjunto de datos de entrenamiento. El algoritmo está entrenado no solo para predecir la probabilidad de mineralización (VPS) sino también la elevación de la ocurrencia. Al combinar tanto el VPS como la predicción de elevación, VRIFY puede generar representaciones 3D precisas de los objetivos.

Dado que las predicciones se hacen como probabilidad, nunca existe un 100% de posibilidades de encontrar mineralización. Sin embargo, incluso en el caso de perforaciones fallidas, los datos se pueden introducir en el algoritmo para refinar el modelado predictivo. Dado que el algoritmo aprende de ejemplos de exploración tanto positivos como negativos, todos los datos tienen valor.

Al aprovechar toda su pila de datos y obtener predicciones imparciales para nuestra plataforma, se asegurará de extraer el máximo provecho de los datos de exploración.

Comuníquese con su contacto exclusivo de VRIFY AI o envíe un correo electrónico a Support@VRIFY.com para obtener más información.