В последние годы, технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. В геологических науках, AI и ML находят применение в обработке стандартизированных и формализованных данных, таких как геофизические и геохимические поля, данные дистанционного зондирования, фотографии шлифов, результаты минералогического и гранулометрического анализа, палеонтологические определения и т.д.
В то же время огромные массивы аналоговой геолого-картографической информации, представленной в виде геологических карт и записок к ним, до сих пор не вовлекаются в современные технологии обработки данных. Здесь есть две основных причины, во-первых, значительный массив геологических карт еще не оцифрован, а во-вторых, геологическая информация, в ее исходном виде является описательной, и для перевода ее в машиночитаемый вид необходима ее формализация и унификация.
Всероссийский научно-исследовательский геологический институт, как ведущая организация нашей страны в области регионального геологического изучения недр, активно работает в этом направлении. Сейчас наш институт разрабатывает технологии, направленные на внедрение современных математических методов обработки больших массивов слабоформализуемой геологической информации для прогнозирования и поисков месторождений твердых полезных ископаемых.
Научная основа этих исследований базируется на проводимом в центре информационных технологий анализе и обобщении опыта ведущих институтов и геологических служб Китая, Стран Ближнего Востока (Иран, Ирак), Австралии, Африки и Южной Америки, Индии и Европы. Значительный объем новой информации собран на основе открытых публикаций диссертаций, отчетов по грантам, дипломных и курсовых работ ведущих учебных заведений России, работающих в этом направлении.
Для практической апробации и внедрения технологии искусственного интеллекта сформирована рабочая группа, включающая геологов центра информационных технологий по региональной геологии и металлогении, отдела региональной геологии Севера Сибири, отдела региональных работ Московского филиала и специалистов Роснедр, Базовым программным средством для наших работ является отечественная разработка в области Искусственного Интеллекта «IP-Seismic» (ООО "Лаборатория Приезжева"), и в качестве прикладной задачи изучаются возможности прогнозирования коренных алмазоносных объектов на тестовом полигоне, расположенном в пределах Сибирской платформы.
Для решения этой задачи подготовлены цифровые матрицы мощности земной коры, осадочного чехла и консолидированной коры, рельефа подошвы земной коры, рельефа консолидированного фундамента, матрицы физических полей и их трансформант. В качестве обучающих объектов используются все ранее выявленные месторождения, проявления и шлиховые ореолы алмазов, кимберлитов и индикаторных минералов. На основе построенной по этим данным прогнозной модели и обработке с помощью технологии Искусственного Интеллекта уточнены границы ранее выявленных алмазоносных зон, подтверждены известные объекты (что говорит о корректности построенной модели), а также выделены и локализованы области высоковероятностного прогноза в окрестностях Мирненского поля, ранее не выделяемые традиционными методами – наиболее перспективными являются участки в северо-восточном крыле Анабаро-Мирнинской межблоковой зоны и в районе р. Улахан-Ботуобуя. Также определенный интерес представляют, выделенные по результатам нейро-сетевого анализа района Менда-Барылайской площади, где также выделен ряд новых площадей в районе Чаро-Синского разлома и северо-западнее Наманинского и Русско-Реченского разломов.
Кроме того, был выделен ряд участков, отвечающих заданным параметрам объекта «кимберлитовое поле», некоторые из которых следует рассматривать как заслуживающие дальнейшего изучения в рамках методики ИИ с последующей проверкой его результатов традиционными методами.
На общем фоне особенно убедительно выглядит участок, расположенный в южной части известного Чимидикян-Тюнгского рудно-россыпного узла. К числу близких по типу участков следует, видимо, относить Тас-Юряхскую площадь к югу от Мало-Ботуобинского поля, Нижнетомбинскую и Аллара-Делингдинскую площади к западу от Алакит-Мархинского поля, которые имеют обнадёживающие перспективы по ряду поисковых критериев и признаков – но не имеют открытые кимберлитовые объекты.
Анализ регионального плана, проведенный на основе технологии Искусственного Интеллекта для всей территории Сибирской платформы, выявил вполне отчетливую концентрическую зональность, различных «типов» алмазоносных объектов, по всей вероятности, связанной с некими структурами фундамента и фрагментированной наложением более поздних впадин и прогибов: Тунгусской синеклизы, Вилюйского, Ангаро-Ленского прогибов. В целом характер выявленной зональности отличается от общепринятого районирования алмазоносных площадей, а также схем районирования фундамента различных авторов. Учитывая, что в настоящий момент, практически все, базирующиеся на традиционных методах, прогнозные построения не приводят к выявлению новых объектов, полученные с помощью искусственного интеллекта предварительные результаты и прогнозные площади, как минимум заслуживают дальнейшего изучения и оценки.
Следует отметить, что в качестве еще одного важного результата проводимых работ, является вовлечение в процесс освоения новых технологий геологического изучения и прогноза полезных ископаемых молодых специалистов нашего института. Новое поколение геологов должно уметь пользоваться современными средствами обработки данных для геологического картирования, прогнозирования и поисков месторождений полезных ископаемых.
