Машинное обучение в геологии

🤖 ИИ на службе геологоразведки: от теории к первым месторождениям

Последнее десятилетие прошло под знаком бурного развития искусственного интеллекта. Мы привыкли, что нейросети пишут тексты, рисуют картины, ищут котиков на видео и прогнозируют продажи. Казалось бы, применение тех же технологий для поиска месторождений — задача очевидная. Ведь геологически/геохимические/геофизические карты — это те же изображения, а аномалии полезных ископаемых можно рассматривать как «объекты» на снимке.

Однако есть принципиальное отличие: если для обучения модели распознаванию котиков существуют миллионы снимков, то количество известных месторождений (особенно конкретного типа) исчисляется сотнями, а то и десятками. Этого катастрофически мало для «классического» машинного обучения.

🚀 Но сложности не остановили исследователей. За последние 6–7 лет на рынке появилось множество проектов, как внутрикорпоративных, так и коммерческих сервисов. Вот лишь некоторые из них:

• KoBold Metals — разработка собственного алгоритма для внутреннего использования.
• EarthAI — создание алгоритмов для совместной работы с юниорами и добывающими компаниями.
• VRIFY и VerAI — платформы, предоставляющие ПО для геологоразведки по модели SaaS.
• FLEET — разработка собственных решений.
• EIS — открытый проект Европейского союза (доступны инструменты на GitHub и плагин для QGIS).
• Институт имени Карпинского — разработка собственных алгоритмов и предоставление услуг с их использованием.

❓ Где обещанный результат? Вопрос, который волнует всех геологов.

Долгое время эффективность ИИ оставалась под вопросом, но недавно гонка технологий перешла в практическую плоскость.

🏆 Первые ласточки:
KoBold Metals громко заявили об открытии медно-кобальтового объекта «Mingomba» в Замбии (Центральноафриканский медный пояс). Это первый громкий успех ИИ в поиске металлов ( обзор о компании KoBold Metals и история открытия месторождения ).

В начале февраля канадская Equinox Gold опубликовала пресс-релиз об открытии новой золотоносной зоны «Minotaur» в 8 км от их месторождения Valentine. Открытие было сделано с использованием ИИ-платформы от компании VRIFY и уже подтверждено бурением (обзорная презентация от VRIFY)

💡 Важно отметить, что оба объекта находятся в пределах известных рудных узлов и вблизи существующих месторождений. Это подтверждает гипотезу, что на данном этапе ключевым фактором успеха является наличие качественного эталонного объекта для обучения модели. ИИ пока эффективнее работает на масштабе локальных структур, чем на региональном уровне, но важно что первые результаты уже есть.

По этой ссылке вы можете ознакомится боле консервативным взглядом/анализом Александра Шпектрова на проекты KoBold Metals (анализ открытия объекта «Mingomba») и проекты команды EarthAI.

Окончание постов

Митап «ИИ в геологии: практики, которые можно повторить»

Идея этой встречи родилась из обсуждений среди геологов и геофизиков. Многие уже пробовали работать с ИИ — кто-то пытался анализировать данные, кто-то кодил, а кто-то задавал вопросы ChatGPT. И честно, многие наверняка плевались: «да господи, опять он выдаёт какую-то ерунду» — и забрасывали эту историю.

Мы решили собрать практический митап, где специалисты покажут, как они используют ИИ в реальной работе — так, чтобы он действительно помогал, а не раздражал. Что работает, как повторить, и как обучить ИИ под вашу задачу, а не под усреднённый контекст.

📅 17 декабря, 14:00 (МСК)
Площадка: Геовебинары
Регистрация по ссылке: https://geowebinar.com/webinars/mitap_ii_v_geologii_praktiki_kotorye_mojno_povtorit

Что будет на встрече

— как обучить ИИ под свои задачи, чтобы он отвечал в вашей логике, а не «в среднем по больнице»;
— как ИИ помогает разбираться в абсолютно новой рабочей задаче, особенно если она на другом языке;
— какие инструменты реально ускоряют работу: SourceCraft, GigaCode, SciSpace, GPT-5, Claude, Perplexity и др.;
— как автоматизировать рутину: чек-листы, конспекты, перенос данных из PDF, расшифровку инженерно-геологических колонок;
— покажет, как создать бота, который делает резюме научных статей и материалов.

Спикеры

Мария Костина — геофизик, DIAS (Канада)
Покажет, как обучать ИИ под свой контекст и свои задачи, и на примере реального задания расскажет, как ИИ помогает разбираться в новой теме на английском и выполнять работу быстрее и глубже.

Евгений Барабошкин — руководитель продукта в Digital Petroleum
Расскажет о SourceCraft, GigaCode и SciSpace, покажет, как использовать ИИ для кодинга, и продемонстрирует бота, который автоматически делает выжимки из научных статей и материалов — как он работает и какие задачи может закрывать.

Сергей Ланько — геотехник, преподаватель СПбГАСУ
Поделится кейсами по автоматизации: создание чек-листов, структурирование данных, перенос PDF в Excel и расшифровка инженерно-геологических колонок.

Александра Волкова — геофизик, преподаватель ТПУ
Сделает обзор ИИ-инструментов (DeepSeek, ChatGPT, Perplexity, Qwen) и расскажет, где они работают лучше, а где хуже. Покажет практические кейсы: как ИИ помогает ей готовить мероприятия, работать с текстами и подбирать научную литературу.

Для кого встреча

Для геологов, геофизиков, инженеров, геотехников — и всех специалистов, которые хотят использовать ИИ не в теории, а в своей реальной работе.

Что вы получите

— готовые инструменты, ссылки и скриншоты;
— практики, которые можно применить сразу после митапа;
— понимание, где ИИ реально экономит время, а где нет;
— честные кейсы без рекламы и воды.

🔔 Участие бесплатное, нужна регистрация

👨‍🎓Лекторий юного географа приглашает слушателей

В субботу 25 октября с лекцией «GeoAI — искусственный интеллект (?) в географических исследованиях» выступит и.о. заведующего кафедрой картографии и геоинформатики, к.г.н. Т.Е. Самсонов.

📅Когда: 25 октября (суббота), начало в 16:00. Продолжительность 90 минут.
🧭Где: Главное здание МГУ, географический факультет, 18 этаж, аудитория 1807. Проход в Главное здание – со стороны Клубной части МГУ (вход со стороны ул. Академика Хохлова).

👨‍💻Занятие пройдет в смешанном формате. Нас можно увидеть и услышать очно, в стенах Главного здания МГУ, или дистанционно. Для участия необходимо зарегистрироваться.

❗️Регистрация открыта до 15:00 23 октября.
При регистрации выберите желаемый формат участия (очный или дистанционный). Учителя, сопровождающие группу школьников, могут выбрать групповую форму регистрации.

💻 Мы живем во времена быстрых изменений в науке: технологии искусственного интеллекта (ИИ), стремительно ворвавшиеся в нашу жизнь, способны во многих задачах сделать труд человека продуктивнее или даже заменить его.
➡️Они расширяют горизонты исследований и позволяют достичь новых глубин погружения в информацию об окружающей среде, получать из нее уникальные, не доступные ранее знания.
➡️Под ИИ понимается способность компьютера решать задачи, похожие на те, с которыми сталкивается человеческий интеллект: восприятие, обучение, рассуждение, решение проблем, принятие решений.

📨 За последнее десятилетие в этой области особенно впечатляющие результаты показали методы глубокого обучения и основанные на них модели генеративного ИИ, способные создавать текст, программный код, изображения, видео и другие виды мультимедийных продуктов по запросу пользователя.
➡️ Эти достижения проникли под общим названием GeoAI (Geospatial Artificial Intelligence) и в геоинформатику — науку, которая помогает отвечать на географические вопросы благодаря технологиям обработки, анализа и визуализации географической информации.

📚✍️В рамках лекции мы обсудим, какое место занимает ИИ в современной геоинформатике, посмотрим на яркие примеры применения GeoAI в географических исследованиях, а также порассуждаем о перспективах и проблемах их дальнейшего развития.

❗️Внимание! Для прохода в здание Московского университета потребуется предъявить оригинал паспорта или свидетельства о рождении.

📩Ссылка для подключения дистанционных участников будет выслана накануне лекции по адресу электронной почты, указанному при регистрации.

🌍Лекция проводится при поддержке Русского географического общества и рассчитана на школьников от 7 классов и старше.

#геофакМГУ
#геофакМГУ_Допобр

В поле идёт нейросеть: как ИИ меняет геологию

ИИ уже находит месторождения, анализирует скважины и выявляет закономерности, которые ускользают от человека. Для кого-то это угроза профессии, для кого-то — способ избавиться от рутины и сосредоточиться на главном.

Мы собрали серию материалов о том, как ИИ входит в профессию геолога — с разными мнениями, кейсами и вопросами без ответов. Читайте, обсуждайте, делитесь.

👀 Как нейросеть находит месторождения, которые не видит геолог
Геофизик рассказывает, как нейросеть предсказала, где скрыты залежи полезных ископаемых. Почему это сработало — и где границы возможностей машин?

🔬 ИИ заменит геолога. А плохие новости будут?
Провокационный взгляд изнутри индустрии. Как к ИИ относятся инвесторы, почему геологам пора осваивать новый инструмент — и кого они точно не заменят.

😵‍💫 Как ИИ делает добычу полезных ископаемых умнее
Обзор ИИ-инструментов, которые уже можно применять в практике геолога: от обработки изображений до работы с базами данных.

😍 Этика в эпоху ИИ: что остаётся за человеком
Как обезопасить геолога и компанию в условиях, когда решения принимает алгоритм? Разбираемся, где заканчивается польза и начинается ответственность.

❤️ Nedra Exploration Cup: решила участвовать — и вот почему
Чемпионат по геологоразведке с ИИ: как он устроен, зачем туда идти, если ты — практикующий геолог, и что даёт участие в хакатоне.

Уже пробовали ИИ в работе? Или только присматриваетесь?

Соль Земли