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No creas en las exageraciones: el equipo Guru triunfa en el Explorer Challenge gracias a un enfoque pragmático

11 de julio de 2019 Competiciones 2
Conozca a Michael Rodda, Jesse Ober y Glen Willis, quienes, como Team Guru, son los ganadores del Desafío de exploración de minerales de OZEl trío ganó 500,000 dólares australianos por su enfoque innovador pero fundamentado en la exploración minera basada en la ciencia de datos.

Sobre el desafío

Unearthed anunció los ganadores del Explorer Challenge el 28 de junio de 2019, luego de tres meses intensivos (y sin duda muchas tazas de café) mientras los equipos competían por una parte de un pozo de premios de 1 millón de dólares australianos para desarrollar nuevas ideas sobre la exploración minera.

En una decisión audaz, la empresa minera Minerales OZ Entregó más de dos terabytes de datos privados de su propio proyecto de exploración, además de más de tres terabytes de datos públicos, con el fin de realizar predicciones colectivas sobre el próximo yacimiento mineral en el sur de Australia. Equipos compuestos por geólogos, geocientíficos y científicos de datos aceptaron el desafío y encontraron nuevas formas de revisar y optimizar el proceso de exploración mineral.

El gurú gana

Equipo Guru: 1er premio

  • Michael Rodda (Científico de datos con sede en Melbourne)
  • Jesse Ober (Científico ambiental con sede en Melbourne)
  • Glen Willis (Ingeniero de procesos con sede en Perth)

“Nuestro equipo tiene una amplia trayectoria y no tiene experiencia real en geociencias”, bromea Michael Rodda.

Michael es un científico de datos y Jesse Ober tiene experiencia en ciencias ambientales y sistemas de información geográfica (SIG), pero ambos han trabajado en proyectos de exploración en el pasado. La experiencia de Glen Willis se centra en la ingeniería de procesos en petróleo y gas, con un gran interés en la ciencia de datos, en particular en industrias menos centradas en la tecnología, como la ingeniería. Su distancia profesional de la geociencia terminó siendo una ventaja, explica Michael:

“Tuvimos mucha suerte porque el equipo tenía una valiosa experiencia en exploración minera en dos importantes descubrimientos. Esto nos permitió estar familiarizados con la industria y el proceso de llevar un depósito hasta un recurso definido por JORC, pero no demasiado familiarizados, lo que nos permitió enfrentar la competencia con ideas nuevas”.

Su enfoque

El equipo Guru desarrolló modelos de aprendizaje automático interpretables para la exploración minera utilizando geoquímica, geofísica y geología de superficie. Se apresuran a señalar que su enfoque se basó en una visión realista de las posibilidades de la inteligencia artificial (IA). "Nuestro enfoque se basó completamente en datos, utilizando solo aprendizaje automático, pero adoptamos una visión cínica de nuestras posibilidades de éxito y no nos dejamos llevar por la publicidad exagerada de la IA", explica Michael.

La exploración minera es ridículamente difícil. Ningún enfoque de ciencia de datos va a comenzar a predecir de inmediato los depósitos minerales con una precisión asombrosa, por lo que no tiene sentido intentar predecir cosas como el tamaño, la ley y la profundidad de un depósito cuando será tan difícil predecir un depósito en primer lugar”.

Con esto en mente, el equipo decidió simplificar su objetivo y concentrar sus esfuerzos. “Redujimos la complejidad tanto como pudimos y simplemente tratamos de predecir si se produciría un valor anómalo de un mineral específico en la ubicación objetivo, con la intención de que el enfoque geológico existente se aplicara en áreas altamente prospectivas predichas por nuestro modelo”.

El equipo Guru no se propuso reinventar la rueda, por así decirlo: estábamos ampliando el proceso de exploración, en lugar de intentar reemplazarlo”.

Otro aspecto clave de su enfoque fue priorizar la interpretabilidad, para que los resultados del aprendizaje automático fueran lo más comprensibles posible para las empresas.

“Como queríamos que nuestro modelo ayudara a los geólogos existentes, utilizamos técnicas bastante nuevas para aumentar enormemente nuestra capacidad de explicar las predicciones de nuestro modelo”, dice Michael. “La interpretabilidad del modelo no es tan interesante como el aprendizaje profundo, pero es mucho más valiosa para una empresa para las implementaciones prácticas del aprendizaje automático”.

Implicaciones

Teniendo en cuenta que dedicaron “una enorme cantidad de horas” simplemente a limpiar los datos de exploración, los miembros del equipo Guru están encantados de haber sido recompensados ​​por sus esfuerzos.

“Ganar le da a nuestro equipo confianza en nuestras habilidades en ciencia de datos y consolida nuestra pasión por revolucionar la exploración minera. Será un gran paso para darnos a conocer”, afirma Michael.

El premio también permitirá a los miembros buscar formación y educación adicionales, ya que, cada vez más, el mundo recurre a soluciones basadas en datos. “Esta competición demuestra la rapidez con la que muchas industrias están cambiando gracias al análisis de datos”, afirma Michael.

¿Qué es lo siguiente?

Sin duda, el equipo de Guru está organizando un viaje de snowboard para celebrar. Además, el equipo está entusiasmado, lleno de energía y con ganas de seguir trabajando.

Apenas hemos arañado la superficie del valor que podríamos obtener potencialmente de los datos que recopilamos para esta competencia”.

Según explica Michael, uno de los retos que tenemos por delante es ampliar la solución de manera eficaz. “Uno de los grandes problemas será encontrar formas eficientes de aplicar todos estos modelos de aprendizaje automático a escala nacional, por lo que intentar que nuestra solución sea más eficiente a escala y que pueda aplicarse fácilmente a diferentes viviendas requerirá un montón de trabajo de ingeniería de datos”.

Una vez que el equipo haya desarrollado un producto más escalable durante los próximos seis meses y haya mejorado aún más su modelo, buscarán asociarse más con empresas de exploración.

Es realmente emocionante pensar en el potencial de nuestro enfoque de aprendizaje automático para revolucionar la industria de exploración minera, por lo que cualquier empresa de exploración interesada en unirse a nosotros en nuestro viaje puede ponerse en contacto con nosotros. en Linkedin.

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