تیم توسعه با ترکیب دانش ژئوفیزیک و مهندسی ویژگی پیشرفته، از بیش از چهل پارامتر اولیه، مجموعهای از ویژگیهای هوشمند استخراج کرد که رفتار فیزیکی سیگنال، کیفیت دادهها، تعامل بین متغیرها و ساختارهای پنهان در سیگنالها را توصیف میکردند. این کار تحولی جدی ایجاد کرد و دقت مدل را به ۷۸ تا ۸۰ درصد رساند؛ یعنی از هر ده پیشبینی، هشت مورد درست است و خطای متوسط حدود ۳۰ درصد کاهش یافت. این مدل اکنون فراتر از پیشبینی مقاومت ویژه عمل میکند. شرکت از آن برای اولویتبندی اهداف حفاری، کنترل کیفیت خودکار دادههای ژئوفیزیکی، شناسایی نویز و حتی پیشنهاد محل حفاری با ریسک کمتر استفاده میکند. خروجی مدل نهتنها سریع و دقیق است، بلکه با شفافیت بالا قابل تفسیر بوده و اعتماد مدیران و سرمایهگذاران را جلب کرده است. این تجربه ثابت میکند که ترکیب هوش مصنوعی در اکتشاف معدن میتواند سرعت، دقت و کارایی تصمیمگیریهای کلیدی را بهطور چشمگیری افزایش دهد.برای دریافت متن کامل مقاله کلیک کنید!
