🔍 ИИ в геологоразведке, похоже, быстро развивается.

Свежий обзор в Minerals собрал 91 исследование из 397 найденных публикаций. 71,4% рассмотренных работ вышли в 2024–2026 годах.

Что конкретно делают: по спутниковым и гиперспектральным снимкам выявляют зоны изменения пород и перспективные участки; на изображениях керна распознают литологию и выделяют сульфиды; лабораторные изображения используют для классификации пород и минералов. CNN применяются в 47 из 91 работы, но появляются трансформеры, графовые и мультимодальные модели. Универсального победителя нет — архитектуру выбирают под данные и геологическую задачу.

Главный пробел — проверка на другом месторождении, сенсоре или масштабе съёмки. Хороший результат внутри одного набора данных ещё не доказывает, что модель можно перенести на новый объект.

Для меня вывод практический: при выборе Mining AI просить не только точность, но и результаты проверки на независимом объекте.

На соседнем месторождении породы вашу презентацию не читали 🙂

Научный обзор