Visão geral

Este guia é para usuários que estão acessando um Mapa de Previsão DORA por meio de um link de compartilhamento somente visualização pela primeira vez. Ele descreve como explorar o mapa, compreender as principais informações e navegar na interface sem precisar de acesso de edição.

Vá para:

Interpretando Papas de Previsão
Acesso e Navegação
Compreendendo as configurações do mapa

O que você pode fazer com acesso somente visualização

Navegue e explore o Mapa de Previsão 3D
Veja o resumo do experimento e as principais configurações
Ajuste a exibição do VPS usando o controle deslizante de legenda
Ativar e desativar camadas visuais
Modifique o exagero vertical para aprimorar os recursos da superfície

Expanda uma seção clicando abaixo.

Interpretando o Mapa

Nota: A visualização padrão do Mapa de Previsão varia de mapa para mapa. Para dicas rápidas sobre como navegar na interface DORA, confira o Seção de navegação deste artigo.

O VRIFY Prospectivity Score (VPS) é visualizado no painel de visualização, fornecendo um mapa térmico claro e intuitivo de mineralização potencial em toda a área de interesse. Pontuações de prospectividade mais altas indicam zonas onde o modelo de IA identificou padrões fortes consistentes com sistemas minerais conhecidos, ajudando você a identificar rapidamente os alvos de exploração mais promissores. Isso permite priorizar áreas com maior potencial e tomar decisões mais informadas e baseadas em dados.

Exemplo de visualização de VPS.

Seu link somente visualização pode ter como padrão mostrar agrupamentos (clusters) de destino também, indicados por agrupamentos de VPS codificados por cores. Nosso objetivo é agrupar os alvos porque diferentes tipos de dados influenciam as previsões de maneira diferente de uma zona para outra.

Por exemplo, os alvos no norte podem ser motivados por anomalias geofísicas, enquanto os no sul podem ser influenciados pela proximidade de uma falha. Ao agrupar esses alvos, podemos analisar e avaliar os resultados com mais precisão.

Exemplo de visualização de clusters (agrupamentos) de destino.

Os resultados variam de um experimento para outro. Em alguns casos, a IA identifica alvos claros e acionáveis, visualizados como clusters (agrupamentos) VPS. Em outros casos, o resultado pode destacar áreas do seu projeto que merecem uma exploração mais aprofundada. Seus resultados irão variar dependendo de aspectos como a quantidade e a qualidade dos seus dados de entrada, suas commodities alvo e as configurações do Mapa de Previsão.

Nos casos em que os dados são limitados, o modelo pode detectar sinais de potencial mineral numa zona que se encontra além dos alvos conhecidos. Com base nos dados disponíveis e no processo de engenharia de funcionalidades da IA, esta zona pode emergir como uma área de grande interesse, sugerindo que amostragem adicional ou verificação do terreno podem ser valiosas.

Acesso e Navegação

1. Abra o link

Clique no link de compartilhamento somente visualização que você recebeu. Isso abrirá o mapa de previsão compartilhado diretamente na interface DORA.

Observação: se você receber um erro de acesso, talvez você não tenha recebido permissão. Entre em contato com o remetente para solicitar acesso.

2. Revise o resumo de um Mapa de Previsão

Quando o mapa for carregado, um resumo (summary) aparecerá automaticamente.

Inclui:

Os alvos minerais e os limites das commodities
O modelo usado no experimento
Uma breve descrição escrita pelo criador

Você pode reabrir o resumo a qualquer momento clicando no ícone do bloco de notas no canto superior esquerdo da tela.

3. Familiarize-se com a Navegação DORA

A visualização padrão do link do Mapa de Previsão somente visualização é definida pelo proprietário do Mapa de Previsão.

Isso significa que você pode ver inicialmente resultados de VPS, clusters (agrupamentos) de destino, uma visão panorâmica das imagens de satélite da área ou uma variação semelhante. Você pode fazer alterações em seu ponto de vista para inspecionar melhor o mapa.

Use o painel de visualização 3D para explorar o mapa:

Clique com o botão esquerdo e arraste para girar o modelo
Clique com o botão direito e arraste para deslocar (mover o modelo de um lado para o outro)
Role ou aperte o trackpad para aumentar e diminuir o zoom
Clique no ícone da bússola para redefinir a visualização para a orientação plana (de cima para baixo).

Personalize sua visualização

Ajuste os resultados do VPS

Use o controle deslizante da legenda VPS para controlar a faixa de pontuação exibida no mapa:

Alternar camadas 3D

Use o menu “3D Layers” (Camadas 3D) para ativar ou desativar camadas visuais individuais:

Ajustar o exagero vertical

Use o controle deslizante Exagero Vertical (Vertical Exaggeration) para amplificar ou reduzir diferenças de elevação, facilitando a visualização de recursos topográficos ou de subsuperfície:

Compreendendo as configurações do mapa

A pessoa que configurou o mapa terá usado seu conhecimento do setor e experiência geocientífica ao configurar cada configuração em um Mapa de Previsão. No entanto, como visualizador, pode ser útil compreender o impacto que cada etapa tem no processo geral do Mapa de Previsão.

Expanda as seções abaixo para saber mais sobre cada etapa.

Etapa 1: Selecione a área de interesse (Select AOI)

Nesta etapa, uma Área de Interesse (AOI) é definida para o experimento. Esta etapa permite definir o limite para seus recursos de entrada, garantindo que as previsões sejam focadas no seu ativo ou na área do projeto.

Etapa 2: Recursos de entrada (Input Features)

Esta etapa é onde os dados de entrada são selecionados e adicionados ao experimento. Seus geocientistas saberão quais dados são mais relevantes para a commodity alvo.

Os dados disponíveis nesta etapa são o resultado da compilação de dados e do processo de engenharia de recursos conduzido pela equipe VRIFY usando dados proprietários e dados públicos regionais disponíveis.

Etapa 3: Configurar dados de aprendizagem (Set Up Learning Data)

Esta etapa é onde os elementos alvo são definidos e onde os dados de aprendizagem são separados em exemplos positivos e negativos, para nosso algoritmo de classificação de 2 classes. Os arquivos de dados usados nesta etapa são resultados conhecidos, como ensaios de perfuração ou amostras de rochas superficiais.

Nesta configuração, o limite indica a nota mínima que o(s) elemento(s) alvo deve(m) atingir para serem representados como um ponto de dados de aprendizagem positivo. Elemento(s) que não atingirem o limite de nota definido serão representados como ponto de aprendizagem negativo.

Etapa 4: Incorporar recursos de entrada (Embed Input Features)

Nesta etapa, seus geocientistas selecionam o algoritmo de IA mais adequado para o projeto. VRIFY oferece mais de 10 modelos Vision Transformer (ViT), cada um treinado para commodities específicas e adaptado a diferentes configurações geológicas. Um modelo mestre versátil também está disponível para uso em qualquer sistema mineral.

Etapa 5: Construir modelo de previsão (Build Predictive Model)

Nesta seção, um classificador florestal aleatório (random forest classifier) é aplicado aos seus dados incorporados (gerados na etapa anterior), gerando os resultados do seu VPS.

As configurações nesta seção envolvem informar ao sistema como você deseja que seus dados sejam agrupados para fins de aprendizado/teste, o que pode variar dependendo da variedade de seus conjuntos de dados.

Ou seja, aqui sua equipe controla os grupos de treinamento e teste que são utilizados para validação do modelo.

Etapa 6: Identificar alvos (Identify Targets)

Esta etapa final é onde seus alvos de exploração foram gerados. O principal resultado desta etapa são os clusters-alvo, que identificam áreas de alta prospectividade.

Sua equipe normalmente começará revisando os resultados do modelo de previsão (incluindo gráficos de controle de qualidade), ajustando os parâmetros conforme necessário e, em seguida, revisando os resultados novamente. Eles podem ter repetido esse ciclo inúmeras vezes para refinar os alvos vistos nesta etapa do mapa que você está visualizando.

A partir desta etapa, o painel de visualização exibirá uma visualização da pontuação de prospectividade gerada por meio de uma variedade de tonalidades que representam as Pontuações de Prospectividade VRIFY (VPS). Isso ajuda a refinar seus alvos antes de exportar os resultados finais.

Dicas

Comece com o Resumo (Summary): Ele oferece um contexto importante, como o propósito do experimento e as decisões tomadas durante a configuração.
Use camadas estrategicamente: desativar camadas desnecessárias pode ajudar a focar em recursos específicos.
Explore livremente: você não poderá modificar o experimento, então fique à vontade para ampliar, girar e interagir com o mapa para entender melhor os resultados.

Ainda tem dúvidas?

Se você tiver dúvidas ou quiser ajuda na interpretação do mapa, entre em contato com:

O proprietário do mapa de previsão.
Seu representante DORA dedicado.
E-mail: Support@VRIFY.com

Compreendendo um Mapa de revisão (acesso somente visualização)