DORA representa uma mudança de paradigma na exploração mineral, aproveitando o poder de modelos algorítmicos avançados para analisar e interpretar conjuntos de dados de exploração complexos. Ao integrar modelos de transformadores de visão com sofisticados classificadores de aprendizado de máquina (machine learning), geramos mapas probabilísticos em 3D do subsolo da Terra, com o objetivo de identificar possíveis depósitos minerais.

Nosso sistema é treinado em extensos conjuntos de dados, incluindo informações geológicas públicas e dados proprietários de clientes, garantindo uma compreensão abrangente de cada contexto de exploração. A confidencialidade dos seus dados é fundamental e os nossos modelos são personalizados de acordo com os requisitos específicos do seu projeto, sem comprometer a privacidade dos dados.

O que diferencia DORA é sua capacidade de aumentar seu conhecimento geológico existente por meio de análises informadas, objetivas e imparciais de múltiplas dimensões de dados, melhorando significativamente os resultados de prospectividade e, assim, reduzindo o risco e o custo associados à perfuração de exploração.

Em essência, DORA oferece uma abordagem baseada em dados, altamente segura e eficiente para a exploração mineral, permitindo que sua equipe tome decisões informadas e priorize alvos de exploração com maior grau de confiança e menor impacto ambiental.

Introdução ao direcionamento de perfuração

Gerenciamento de dados

Considerações sobre privacidade

Compreendendo as saídas

Como funciona?

DORA opera mesclando os recursos das arquiteturas de transformadores de imagem (vit) com técnicas de classificação de aprendizado de máquina (machine learning) para produzir representações probabilísticas da Terra no espaço tridimensional. Uma previsão para o VRIFY Prospectivity Score (VPS) é feita treinando um modelo de aprendizagem supervisionado a partir das ocorrências minerais existentes e do espaço de dados incorporado criado pelos transformadores. Para cada Área de Interesse (AOI), são compilados dados e desenvolvido um modelo exclusivamente ajustado e otimizado, adaptado às especificidades da informação disponível.

Qual foi sua abordagem geral para desenvolver esses modelos?

Nossa metodologia no desenvolvimento desses modelos é baseada no princípio da objetividade imparcial, garantindo que as abordagens de aprendizado de máquina (machine learning) que empregamos sejam tão neutras quanto possível. Evitamos deliberadamente incorporar dados subjetivos ou confiar em ciclos de feedback humano para aprimorar o modelo. Em vez disso, a nossa estratégia é permitir que os dados orientem o processo de aprendizagem de forma autônoma. Esta abordagem ajuda a mitigar potenciais preconceitos cognitivos e de confirmação que podem surgir de noções preconcebidas ou influência humana, garantindo que os modelos desenvolvam insights baseados puramente nos padrões e relações inerentes presentes nos próprios dados. Ao priorizar a aprendizagem baseada em dados, pretendemos criar modelos que ofereçam previsões confiáveis, objetivas e precisas, refletindo uma verdadeira compreensão dos fenômenos geológicos subjacentes, sem distorções de interpretação subjetiva.

Como isso melhora nossas chances de descoberta?

Embora os geólogos humanos sejam excelentes no reconhecimento de padrões e no aproveitamento dos seus conhecimentos para previsões, a sua capacidade de processar padrões complexos é normalmente limitada a 3 a 4 camadas de informação em simultâneo. Além deste limite, a eficácia na identificação de padrões diminui bastante. As máquinas, por meio de modelos estatísticos, entretanto, podem analisar dados em múltiplas dimensões e utilizar sua memória impecável para fazer referência a informações encontradas anteriormente.

Os modelos de aprendizagem de Inteligência Artificial (IA) melhoram significativamente a nossa capacidade de examinar minuciosamente os dados de exploração, oferecendo previsões mais objetivas, imparciais e orientadas para os resultados. A IA não só apoia a validação de alvos existentes, mas também identifica alvos potenciais que podem ter sido ignorados. Essa maior precisão na identificação do alvo reduz a probabilidade de fazer furos desnecessários, melhorando assim as chances gerais de uma descoberta bem-sucedida. Além disso, ao incorporar resultados positivos e negativos do trabalho de exploração, o modelo pode se beneficiar tanto de falhas como de furos bem sucedidos.

É realmente IA ou apenas aprendizado de máquina avançado e matemática probabilística?

O aprendizado de máquina (machine learning) é um subcampo da inteligência artificial, mas ambos dependem de processos matemáticos. Todos os algoritmos atuais de domínio público são sustentados por operações matemáticas não tão avançadas, a única razão para o seu crescimento nos últimos anos é o aumento drástico do poder computacional. Mesmo a arquitetura mais avançada poderia ser calculada manualmente se você tivesse tempo suficiente!

Em que momento devo considerar o uso da segmentação por IA?

Agora é o momento de considerar a segmentação por IA em todas as fases da mineração, desde a exploração inicial, passando pela delimitação de recursos, até à gestão das minas em operação. Aproveitar a IA para a tomada de decisões informadas pode economizar milhões em custos de exploração e reduzir significativamente o tempo perdido em todas as fases. O rápido desenvolvimento de projetos e a rápida delimitação de recursos, sustentados pela IA em cada etapa, beneficiam os resultados financeiros, a sustentabilidade ambiental e as comunidades locais.

O que motivou a VRIFY a se aventurar no espaço de mira de perfuração de IA?

Vimos uma oportunidade de revolucionar os resultados dos clientes e transformar fundamentalmente a forma como atendemos às necessidades dos nossos clientes. Nossa motivação vem da paixão por abrir novos caminhos, abraçar os avanços tecnológicos e sonhar grande. Reconhecemos a importância crítica dos minerais para a nossa sociedade e compreendemos os desafios associados à aceleração do desenvolvimento de projetos e à facilitação de descobertas mais eficientes. Ao entrar na área de segmentação de sistemas minerais de IA, a VRIFY pretende catalisar o investimento neste espaço, demonstrando o nosso compromisso com soluções inovadoras que atendam às crescentes demandas da indústria de mineração.

O que eu preciso te dar?

Para gerar previsões, DORA precisa de exemplos de aprendizagem (ocorrências minerais, ensaios de furos, geoquímica de rochas, etc.) e alguns dados de exploração.

Que tipos de dados podem ser usados ​​no modelo?

Todas as fontes de dados de exploração podem ser potencialmente utilizadas no treinamento do modelo e na realização de previsões. Os modelos podem lidar com conjuntos de dados geofísicos (Gravidade, IP, Magnética, EM, MT), modelos de terreno (Modelos Digitais de Elevação), pontos de mapeamento, medições e análises estruturais, conjuntos de dados geoquímicos juntamente com dados de fundo de poço.

Quantos dados são necessários para treinar o modelo?

Para modelos de IA e de aprendizado de máquina, ter um conjunto de dados maior geralmente leva a melhores resultados. No entanto, podem surgir desafios de conjuntos de dados esparsos ou sem sobreposição, afetando potencialmente a precisão do modelo. DORA avalia o volume de dados disponíveis antes de firmar qualquer contrato, garantindo que possamos fornecer insights acionáveis ​​e baseados em dados que realmente beneficiem nossos clientes. Além disso, como nossos modelos de previsão são treinados em conjuntos de dados públicos e privados, podemos mitigar o impacto dos seus conjuntos de dados esparsos.

Como você incorpora dados públicos no modelo?

Melhoramos a precisão das nossas previsões integrando dados publicamente disponíveis nos nossos modelos. Isto inclui informações provenientes de pesquisas geológicas, bases de dados de minérios e de mineração, juntamente com dados divulgados por entidades públicas e privadas.

Como você lida com informações limitadas ou incompletas?

A combinação de novas abordagens de interpolação e codificação de dados permite a DORA “preencher” lacunas de dados nos dados de exploração. Isto é necessário uma vez que os conjuntos de dados de exploração podem estar em diferentes suportes, alguns dados estão associados a grades e outros a pontos espaciais 3D. Para combinar todas as informações em um suporte semelhante, novas abordagens precisaram ser desenvolvidas para interpolação de dados e modelagem preditiva.

Quanto tempo leva para produzir resultados após a entrega dos dados?

Ao receber os dados de exploração, a equipe VRIFY conduzirá uma revisão cuidadosa, QAQC e processo de compilação. Concluídas essas etapas, os dados serão validados junto à equipe técnica da empresa participante. Esta etapa é crucial para garantir que os dados tenham a mais alta qualidade possível. Na maioria das vezes, esta compilação inicial é a mais longa e representa 80% da quantidade de trabalho a ser realizado. Dependendo do nível de organização dos dados transferidos, isso pode levar de dias a semanas. Depois que os dados são compilados e transferidos para os formatos adequados, o treinamento e as previsões geralmente levam alguns dias. Depois que o modelo for treinado, as atualizações poderão ser feitas algumas horas após o recebimento de novos dados.

Se obtivermos novos dados, vocês produzirão novas previsões atualizadas para nós?

Um dos principais impulsionadores para o desenvolvimento deste sistema de focalização foi a construção de um modelo vivo e real. Muitas vezes, os modelos de exploração e segmentação são estáticos e raramente atualizados mais de uma ou duas vezes por ano. Nossa abordagem é construir um modelo preditivo que possa ser atualizado rapidamente e fornecer feedback instantâneo sobre suas atividades de exploração em andamento.

Como funcionam as atualizações dos modelos?

Assim que um modelo pré-treinado estiver disponível para seu tipo de depósito e área de interesse (AOI), as atualizações poderão ser feitas integrando novos resultados de exploração aos recursos de aprendizagem. Esses resultados podem ser provenientes dos esforços de exploração da empresa, como perfuração ou prospecção. Também podemos incorporar dados de projetos vizinhos para refinar as previsões locais para sua AOI.

Com que frequência posso ou devo atualizar meu modelo?

As atualizações podem ser feitas com a frequência necessária para ajudá-lo a avançar em seu projeto de exploração.

Que medidas são tomadas para garantir a confidencialidade dos dados geológicos?

DORA mantém consistentemente os mais altos padrões de confidencialidade do cliente. Semelhante aos nossos dados de visualização, os dados transferidos por IA estão sujeitos a políticas e procedimentos rigorosos e à conformidade com SOC2 em todo o pipeline de dados, garantindo a máxima segurança e privacidade.

Qual é o produto final?

O produto final é uma grade de probabilidades. Esta é a pontuação VPS que pode ser exibida em nossa plataforma de visualização. Isso também será entregue como uma nuvem de pontos 3D que pode ser importada por software geocientífico de terceiros.

Qual é a precisão do modelo?

A precisão do modelo depende tanto da quantidade como da qualidade dos dados de entrada. Nossa equipe de dados se destaca na limpeza e processamento de dados para garantir entradas da mais alta qualidade para modelagem. O princípio “entra lixo, sai lixo” continua tão relevante como sempre, enfatizando a importância de dados confiáveis ​​para alcançar resultados de modelos precisos. Como parte do processo de treinamento, uma parte dos dados de aprendizagem é reservada como dados de teste. O modelo é treinado sem esses pontos e então aplicado para fazer uma previsão sobre esses pontos. Como o resultado desses pontos é conhecido, é possível avaliar a precisão do modelo preditivo.

Seus modelos funcionam melhor em determinados tipos de depósito?

Nossos modelos são versáteis e aplicáveis ​​a todos os tipos de depósitos, mas são especialmente adaptados para grupos distintos de commodities. O processo de treinamento e os recursos de entrada são derivados de uma análise cuidadosa do sistema mineral, a fim de construir uma base sólida para as previsões. Por exemplo, o modelo utilizado para identificar pegmatitos contendo lítio difere daquele utilizado para localizar depósitos de ouro hospedados por cisalhamento, garantindo eficácia e precisão ideais para cada alvo de exploração específico.

Como você obtém previsões em 3D a partir de camadas de dados 2D?

As previsões 3D são feitas incorporando as coordenadas (X,Y,Z) como parte do conjunto de dados de treinamento. O algoritmo é treinado não apenas para prever a probabilidade de mineralização (VPS), mas também a elevação da ocorrência. Ao combinar o VPS e a previsão de elevação, DORA é capaz de gerar representações 3D precisas dos alvos.

E se as previsões estiverem erradas?

Como as previsões são feitas como probabilidade, nunca há 100% de chance de encontrar mineralização. No entanto, mesmo no caso de furos mal sucedidos, os dados podem ser inseridos no algoritmo para refinar a modelagem preditiva. Como o algoritmo aprende com exemplos de exploração positivos e negativos, todos os dados têm valor.

Como saberemos se estamos obtendo um bom valor pelo nosso dinheiro?

Ao aproveitar todo seu “data stack” (pilha de dados) e obter previsões imparciais em nossa plataforma, você garantirá que está extraindo o máximo dos dados de exploração.

Entre em contato com seu contato dedicado DORA ou envie um e-mail para support@VRIFY.com para obter mais informações.