Спростити, знизити, зменшити – про головний геологічний стартап з українським корінням

Місією Earth AI є фундаментальне вдосконалення геологічної розвідки, аби сучасні та майбутні покоління не знали потреби в корисних копалинах, – Earth AI

Джерело: earth-ai.com

Попит на корисні копалини зростає, а їх пошуки і розвідка – досі дуже дорогий і трудомісткий розтягнутий у часі захід, який істотно формує вартість продукції добувних підприємств. Питання оптимізації процесу виявлення, пошуку та розвідки родовищ корисних копалин стоїть дуже гостро. Зняти цю гостроту вирішили вихідці з України Роман Теслюк і Ігор Геречко зі стартапом Earth AI – технологією на основі штучного інтелекту, яка дозволяє з високою точністю прогнозувати нові родовища корисних копалин. Ідея знайшла відгук у професійному середовищі – мільйонні інвестиції тому підтвердження.

Коротко про новацію

Особливістю технології команда Earth AI називає впровадження штучного інтелекту, що використовує моделі ML – файли, які навчені розпізнавати певні типи закономірностей для формування рішень і прогнозів за даними, які раніше не зустрічалися. Навчання відбувається на даних від дистанційного зондування Землі (ДЗЗ), у тому числі багатоспектральні дані дистанційного зондування ASTER, а також розширеної радіометрії теплового випромінювання та відбиття космічного простору. Ці дані надходять з борту Terra – флагманського супутника НАСА “Система спостереження Землі”, запущеного в грудні 1999 року. До навчання AI також залучаються дані радіометричних, геофізичних та геохімічних досліджень, виконаних у попередні роки на родовищах різного типу. А до того кожен клієнт Earth AI надає власні дані, які підвищують точність прогнозів системи. Комбінація цих даних дають більш якісні прогнози.

Готові моделі МL завантажуються у нейронну мережу АІ, який генерує місця ймовірних родовищ, порівнюючи мільйони даних (близько 400 млн точок), відшукуючи збіги, що відповідають закономірностям локалізації родовищ корисних копалин. Далі фахівці Earth AI проводять магнітну БПЛА-зйомку за допомогою 2-х вдосконалених апаратів, знову завантажують дані в АІ і оконтурюють перспективні площі, проектуючи місця закладання майбутніх розвідувальних свердловин.

Джерело: mining-technology.com/Earth AI

Дебют

Флагманом технології Earth AI став ванадієвий проект “Elkedra” на Півночі Австралії. Перспективна площа включає п’ять ліцензій, дві з яких (2250 км2) надали компанії. Вміст ванадію “Elkedra” – 0,5%, родовище також містить мідь, золото, залізо, марганець та кобальт. На площі пробурили розвідувальну свердловину, яка підтвердила промислове зруденіння ванадію. Саме з цього почалася комерційна історія Earth AI – на об’єкті планується автономне буріння попередньою вартістю у $140 тис., за результатами якого будуть оцінені ресурси.

У 2018 році Earth AI випробував технологію на віддалених маловивчених районах Північної Австралії. Використовуючи обчислювальну хмару Amazon для обробки даних, AI генерував 18 перспектив. У компанії кажуть, що за їх методологією витрати на цю роботу – $200 тис., проти $666,3 млн, які 600 добувних компаній вклали в розвідку 81 перспективи у 2018 році. При цьому підтвердилися лише 21 об’єкти, тоді як Earth AI коректно визначив 17 з 18. Тобто ефективність технології (поки що за словами самої компанії) у даному випадку в 50 разів вища порівняно з традиційними методами розвідки. А витрати склали в середньому $11 000 за кожне відкриття, тоді як в Австралії компанії часто витрачають багато мільйонів доларів, щоб досягти подібного результату.

Джерело: mining-technology.com/Earth AI

Нове – добре забуте старе?

Методи ДЗЗ у геологічній розвідці почали широко використовувати у 1960-70-х роках. Революційним етапом для розвитку дистанційних методів стало освоєння навколоземного космічного простору, запуск супутників і отримання космознімків. З появою комп’ютерних технологій у 1980-х СРСР, США та Європа були першими в застосовуванні дистанційних методів в аналізі і обробці даних – каротажу, магнітометрії, радіометрії і т.п. Головною перепоною тоді була обмеженість даних. Сьогодні ми маємо необмежену кількість даних по кожному виду корисних копалин для навчання ML. І це вже вимагає значних трудових ресурсів відповідної кваліфікації. Але ба більше – маємо ту ж обмеженість даних.

У Австралії доступ до геологічної інформації відкритий і безкоштовний. І вона стала точкою відліку для Earth AI. Компанія використовує інформацію з супутників разом з усіма даними з відкритим кодом з Geoscience Australia та інших геологічних серверів, які надають геохімічні дані. Доступ до геологічної інформації в Україні, як і багато де, досить обмежений, а користування нею платне. Інформація ж, що отримана в процесі геологорозвідувальних робіт недержавними компаніями, взагалі може не розголошуватись. Тож, аби використовувати Earth AI багатьом країнам спочатку необхідно створити базу даних, яка б відповідала їх геологічним умовам.

Іншою особливістю технології є тип корисної копалини. Для рудних копалин, на пошук яких працює Earth AI, існує один набір методів, а для нафти і газу, де вирішальну роль грає сейсмічне дослідження, є зовсім інші методи. І сама ідея обробки геологічних даних штучним інтелектом не є новаторською. У середньому раз на 5 років з’являються нові науково верифіковані технології, що супроводжуються алгоритмами для розрахунків, а часто-густо відразу готовим ПЗ. 

Роман Теслюк. Джерело: mining-technology.com/Earth AI

Сухий залишок

Проте заперечувати перспективи Earth AI – безглуздо. Головна ідея стартапу є скорочення часу, трудових ресурсів, вартості розвідувальних робіт. Економія полягає не в порушенні традиційних методів – сама ж Earth AI використовує сталий ланцюжок, що завершується витратним бурінням, – а в більш точному визначенні перспективних площ зруденіння або рудопроявів. Саме це зменшує затрати на “пусті свердловини”. Крім того, використання ДЗЗ і магнітної зйомки за допомогою БПЛА, зменшує витрати на наземні геофізичні дослідження. А поетапна обробка даних АІ пришвидшує отримання кінцевого результату при відчутному скороченні трудових затрат.

Обов’язкові лабораторні дослідження, звіти з геологічного вивчення надр різних стадій з підрахунком ресурсів і запасів, словом, того, що називається відкриттям родовища, ніхто не відміняв. Сам Роман Теслюк пояснює так: «Перш за все, ви маєте володіти великим масивом фахових знань, аби змусити технологію працювати. Я знаю, що резонно використовувати, бо я геолог. … Головне, на моє переконання, це підтвердження даних. Ви здійсните багато спроб, ви отримаєте різні висновки. Усе дуже залежить від вашої бази даних, а також від об’єкту, який ви досліджуєте. Так чи інакше, ви маєте бути польовим геологом, аби чітко розрізнити: що копати, а що не копати».

Марина Малова

Поділитися на facebook
Facebook
Поділитися на twitter
Twitter
Поділитися на linkedin
LinkedIn