Suche von Lagerstätten mit Hilfe künstlicher Intelligenz

G.E.O.S. beteiligte sich gemeinsam mit den Partnern DIMAP Spectral und ImageAir als Team „Phar Lap“ an der von Oz Minerals (Australien) über die Plattform „Unearthed“ veranstalteten Explorer Challange. Auf der Grundlage von einigen Terrabyte Erkundungsdaten für ein Gebiet von mehreren 1.000 km² mit mehreren tausend kompletten Bohrungsdaten, geophysikalischen Daten, geologischen Daten und andere Daten mussten Gebiete mit erwarteten IOCG (Iron-Oxide-Copper-Gold)-Mineralisationen identifiziert werden.

Dazu waren Methoden der künstlichen Intelligenz einzusetzen. Zusätzlich zu den verfügbaren Daten wurden vom Team „Phar  Lap“ noch Multisprektral-Überfliegungsdaten aufgenommen und in die Algorithmen einbezogen. Dazu wurde von G.E.O.S. in Zusammenarbeit mit den Partnern im Team innerhalb der verfügbaren Zeit von Februar bis Mai 2019 ein kompletter Workflow entwickelt und erfolgreich umgesetzt.

An diesem Wettbewerb beteiligten sich mehr als 200 Teams. Das Team „Phar Lap“ mit G.E.O.S. wurde als Preisträger für den „Data Hound price“ ausgezeichnet.

Leistungen

• Datenaufbereitung von Bohrungsdaten und Geophysik
• Entwicklung von zwei unterschiedlichen Verfahren des maschinellen Lernens
• Training
• Erstellung von Wahrscheinlichkeitskarten