Vieja escuela, nueva escuela: el equipo de Cyency combina experiencia e innovación en Explorer Challenge

Hugh Sanderson, Derek Carter y Chris Green son los cerebros detrás de Cyency, el equipo que se llevó el tercer premio en el Desafío de exploración de minerales de OZEl trío de experimentados profesionales en geociencia y ciencia de datos unió sus conocimientos para llevarse a casa el premio de 100,000 dólares australianos.

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.

Cyency: 3er premio

• Hugh Sanderson
• Derek Carter
• Chris Green

Cyency llegó a la competencia con una sólida formación en geociencia y ciencia de datos. Cuando se les presentaron los datos de OZ Minerals, aprovecharon su experiencia combinada en estas áreas y mantuvieron la mente abierta a nuevas formas de abordar los datos.

Hugh Sanderson lleva varios años practicando el aprendizaje profundo y dedicó muchos más años al aprendizaje automático “antes de que se pusiera de moda”. Derek Carter lleva más de una década involucrado en el aspecto técnico y de software de la minería y es un experto en la manipulación y el procesamiento de datos geológicos. El tercer miembro del equipo, Chris Green, es un geólogo experimentado con un interés permanente en la innovación.

Su enfoque

Juntos, evaluaron los datos de la competencia y utilizaron su intuición profesional y su conocimiento colectivo para desarrollar formas de utilizarlos.

“El nombre del Desafío del Explorador era muy apropiado”, señala Hugh. “Con tantos datos, era difícil saber por dónde empezar, así que empezamos con lo que sabíamos: los resultados del Flujo de Ciencia de Datos“Teníamos un conjunto de modelos que sabíamos que eran bastante buenos para predecir la mineralización en toda Australia, así que los ejecutamos en el yacimiento”.

Descubrieron que los modelos hicieron un muy buen trabajo al predecir las ubicaciones de las perforaciones: “estaban 'pensando como un geólogo', así que teníamos cierta confianza en ellos”.

“Luego, utilizamos los modelos australianos como entrenamiento previo para nuevos modelos que predijeron directamente los ensayos de perforación”, explica Hugh. “Esto permitió que el algoritmo supiera qué es generalmente importante para predecir la información de mineralización, pero lo aplicara específicamente al área objetivo. Estos modelos formaron nuestros mapas de prospectividad”.

Después de leer historias sobre el descubrimiento de Prominent Hill, el equipo todavía estaba preocupado de que pudieran estar perdiéndose "el gran descubrimiento", por lo que agregaron una segunda rama a su enfoque.

“Todos los geólogos con los que hablamos estaban interesados ​​en las anomalías en los datos magnéticos y gravitacionales”, dice Hugh. “Así que escribimos un detector de procesamiento de imágenes de la 'vieja escuela' para encontrar las partes no magnéticas de las anomalías magnéticas y gravitacionales coincidentes, lo que generó unos 30 objetivos, tres de los cuales fueron Prominent Hill, Peculiar Knob y Cairn Hill, por lo que sabíamos que estábamos en algo”.

“Combinamos estos dos resultados en nuestro informe final”.

Implicaciones

Los miembros del equipo de Cyency están interesados ​​en desarrollar un negocio en el ámbito de la minería, la geología, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Consideran que todavía hay mucho margen para avanzar en el trabajo que han comenzado. “Por ejemplo, simplemente no tuvimos tiempo suficiente para analizar las fotografías principales, pero creemos que podría haber información valiosa en ellas”, afirma Hugh.

La competición ha permitido al equipo explorar nuevas dimensiones y problemas interesantes en sus campos profesionales, y estar entre los ganadores ha validado su enfoque.

“La tecnología ha abierto un campo nuevo”, dice Hugh, “y Australia parece estar bien posicionada para aprovecharla”.

¿Qué es lo siguiente?

Hugh, Derek y Chris tienen la intención de seguir trabajando en los campos del aprendizaje automático y la geología, y esperan utilizar sus ganancias para seguir persiguiendo “varias direcciones prometedoras”.

Creemos que los modelos que tenemos son generalmente aplicables a la exploración en Australia, por lo que buscaremos oportunidades en las que podamos agregar valor. Vimos cómo la incorporación de datos de perforación o muestreo locales puede mejorar los resultados, por lo que esto es algo que también investigaremos más a fondo”.