مدل سازی هوشمند و تخمین ذخیره؛ ترکیب زمین آمار و هوش مصنوعی

به گزارش می‌متالز، با ظهور فناوری‌های پیشرفته، دانشمندان زمین شناسی و مهندسان معدن اکنون به ابزار‌های قدرتمندی دسترسی دارند که فرآیند‌ها را ساده می‌کند، دقت را بهبود می‌بخشد و تخمین ذخیره را بهینه می‌کند. در این مقاله به بررسی کاربرد‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدل سازی زمین آماری پرداخته شده است و مزایا و معایب و چالش‌های بالقوه آن را برجسته می‌کند.

مفهوم مدل سازی زمین آماری

مدل سازی زمین آماری شامل تجزیه وتحلیل و تفسیر داده‌های مکانی برای پیش‌بینی و برآورد توزیع ویژگی‌های زمین شناسی است. این ویژگی‌ها می‌تواند شامل ویژگی‌های پیوسته همچون عیار یا ویژگی‌های گسسته همچون سنگ شناسی، آلتراسیون و... باشد. روش‌های کلاسیک زمین آماری به شدت بر محاسبات دستی و تکنیک‌های درون یابی متکی بودند. به عنوان مثال برای یافتن یک مدل واریوگرام صحیح و مناسب نیاز به ساعت‌ها محاسبه و آزمون وخطا وجود دارد. بااین حال، ادغام این روش‌ها با هوش مصنوعی به‌طور قابل توجهی کارآیی و دقت این مدل‌ها را افزایش داده است.

اتوماتیک شدن فرآیند‌های زمین آماری

اتوماسیون با خودکارسازی فعالیت‌های تکراری و کاهش خطای انسانی، نقش مهمی در مدل سازی زمین آماری ایفا می‌کند. نرم افزار‌های زمین آماری سال‌هاست که به این قابلیت‌هایی مجهز شده اند تا بتوانند از انجام فعالیت‌های تکراری جلوگیری کنند. به عنوان مثال، وجود ماکرو (macro) در نرم افزار Datamine RM یا وجود ماژول‌های خودکار در نرم افزار Leapfrog. بااین حال، بسیاری از فرآیند‌ها را به دلیل نیاز به نظر کارشناس و عدم قطعیت بالا نمی‌توان با روش‌های ساده اتوماتیک کرد.

یادگیری زمین آماری

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با امکان توسعه مدل‌های پیچیده‌تر و دقیق تر، مدل سازی زمین آماری را متحول کرده و خواهند کرد. این الگوریتم‌ها می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را تجزیه وتحلیل کنند، الگو‌ها را شناسایی و براساس الگو‌های آموخته‌شده پیش‌بینی کنند. تکنیک‌های یادگیری ماشین که تاکنون در مدل سازی زمین آماری استفاده شده اند، مانند جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌های عمیق همچون CNN و شبکه‌های عصبی همواره باعث بهبود نتایج مدل سازی و کاهش عدم قطعیت بوده‌اند.

یکی از مزیت‌های اصلی روش‌های هوشمند، خودکارسازی فعالیت‌هایی است که پیش‌تر نمی‌توانست خودکار شود. این فعالیت‌ها همچون تحلیل طول مناسب کامپوزیت، واریوگرافی، به دست آوردن جهت اصلی انیزوتروپی، فرآیند تخمین و QKNA از جمله این فرآیند‌ها هستند که با استفاده الگوریتم‌های یادگیری ماشین خودکار شده اند.

در یک پروژه معدنی، مدل سازی ماده معدنی یک‌فعالیت با تکرارپذیری بالاست. به عنوان مثال برای پیشنهاد نقاط جدید حفاری (Infill drilling) نیاز است تا مدل سازی بار‌ها به روزرسانی و مدل بعد از هر مغزه حفاری‌شده به روز شود. مواردی همچون آنچه گفته شد، در مدل سازی کانسنگ بار‌ها اتفاق خواهد افتاد، بنابراین هوشمندسازی این فرآیند‌ها نقش بسزایی در افزایش سرعت و دقت مدل سازی‌های انجام‌شده خواهد داشت.

در حالی که اتوماسیون و یادگیری ماشین مزایای قابل توجهی در مدل سازی ماده معدنی و زمین آماری ارائه می‌دهند، چالش‌هایی نیز وجود دارد که باید به آن‌ها توجه شود. یکی از چالش‌های کلیدی، نیاز به مجموعه داده‌های آموزشی باکیفیت و معرف برای اطمینان از دقت و صحت مدل‌های یادگیری ماشین است. علاوه بر این، تفسیر خروجی‌های پیچیده یادگیری ماشین نیازمند تخصص و دانش حوزه است تا از تفسیر‌های نادرست جلوگیری شود که تلفیق این امر در حوزه زمین آمار باعث می‌شود تا متخصصان این حوزه برای تفسیر درست نیاز به درک دقیق از علوم یادگیری ماشین و زمین آمار داشته باشند.

با نگاهی به آینده انتظار می‌رود پیشرفت‌های بیشتر در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به تغییر زمینه مدل سازی ماده معدنی ادامه دهد. ادغام جریان‌های داده آنی (real-time data streams)، الگوریتم‌های بهبودیافته و تکنیک‌های تجسم پیشرفته (enhanced visualization techniques) تخمین ذخیره و فرآیند‌های تصمیم‌گیری را در صنعت معدن بهینه می‌کنند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدل سازی زمین آماری و مدل سازی ماده معدنی انقلابی ایجاد کرده است و به دانشمندان زمین شناس و مهندسان معدن امکان می‌دهد تا داده‌ها را به‌طور کارآمدتر تجزیه وتحلیل کنند، دقت را بهبود بخشند و برآورد ماده معدنی را بهینه کنند. کاربرد‌های اتوماسیون و یادگیری ماشین در این زمینه، فرآیند‌ها را ساده کرده، بینش‌های ارزشمندی ارائه کرده و قابلیت‌های تصمیم‌گیری را افزایش داده است. بااین حال، همچنان در ابتدای راه هستیم و با توسعه فناوری، صنعت معدن شاهد پیشرفت‌های بیشتری در مدل سازی زمین آماری و مفهوم یادگیری زمین آماری (Geostatistical learning) خواهد بود.

محمد فهیمی‌نیا - دانشجوی دکتری مهندسی اکتشاف معدن دانشگاه تهران
امید اصغری - دانشیار دانشکده مهندسی معدن دانشگاه تهران

منبع: دنیای اقتصاد