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.
Este equipo de geólogos estructurales, cuyos miembros trabajan a nivel internacional, incluye al Dr. Antoine Caté (SRK Toronto), quien se ha expandido al desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático para el sector de exploración minera en su investigación postdoctoral en la Universidad de Québec.
El enfoque del equipo SRK incluyó la reinterpretación y el valor agregado de los conjuntos de datos proporcionados y disponibles, seguido de un enfoque de focalización integrado y de múltiples frentes, que aplicó el aprendizaje automático impulsado por datos (basado en un algoritmo de bosque aleatorio equilibrado) y pesos de evidencia para guiar un conjunto de soluciones de inferencia difusa basadas en sistemas minerales e impulsadas por el conocimiento.
"Esto dio como resultado tres objetivos IOCG de alto rango y siete objetivos secundarios, que abarcan una variedad de estilos de productos básicos", explicó el Dr. Antoine Caté.
Se integraron más de 70 conjuntos de datos, incluidos mapeos geológicos y estructurales, modelos 3D a escala regional y local, perforaciones, bases de datos de ocurrencia de minerales, datos geofísicos terrestres y aéreos y datos satelitales de teledetección. El equipo produjo nuevas interpretaciones estructurales 2D y 3D de los conjuntos de datos para respaldar el ejercicio de selección de objetivos, y se desarrolló una solución de software para ayudar en la interpretación estructural de los conjuntos de datos de fallas y lineamientos.
"Ganar el premio Fusion Prize valida un esfuerzo colaborativo global basado en una sólida geociencia, combinada con un aprendizaje automático de vanguardia y técnicas de ciencia de datos más tradicionales. Esto servirá de base para el trabajo futuro de SRK con los clientes, y el equipo espera compartir sus innovaciones en las próximas conferencias", afirmó el Dr. Caté.
El equipo ya ha recibido consultas de clientes interesados y presentará parte de su trabajo del Explorer Challenge en la Conferencia de Geociencias de Exploración de Australasia (AEGC 2019) en Perth en septiembre.
"Esperamos ofrecer nuestro apoyo a los clientes interesados en abordar su exploración de una manera única, desde aquellos con necesidades de exploración regional a gran escala, permitiéndoles limitar su terreno y selección de objetivos de una manera altamente eficiente, hasta aquellos en entornos cercanos a minas con gran cantidad de datos".
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