AI與野外工作結合是勘探成功之道

來源：自然資源部

據礦業周刊（Miningweekly）報道，人工智能、中性網絡和深度學習等最新技術現在對礦產勘探十分重要。但是，人的野外工作仍然至關重要。這是周四在開普敦國際會議中心舉行的2026年非洲礦業大會（2026 Investing in African Mining Indaba）最后一天小組討論的共識。

“數據是關鍵，即使我們要使用人工智能”，法爾肯金屬資源非洲公司（Falcon Metal Resources Africa）首席執行官胡莫策勒·迪庫帕（Khumoetsile Dikupa）認為。

“你需要更多的標準化數據為人工智能提供基礎。更需要野外工作的結果。我們40%使用人工智能，60%使用野外工作成果。我們仍然擔心：人工智能告訴我們的是什么——實際情況真的是這樣嗎？”

他強調，人工智能已經輔助公司識別和圈定金伯利巖體。“它看起來很酷！”

AI結合野外工作經驗的效率很高。“這需要結合，AI與野外工作需要持續的結合”，他堅持說。“經驗給了AI一些智能命令。為了應對不確定性，為了降低風險，AI是必不可少的”。

業內仍在討論AI與地質學家的關系。安斯勘探集團（Ans Exploration Group）首席執行官克里斯托弗·施密特（Christopher Schmidt）認為，對此必須正確認識。AI可以用于處理包括衛星遙感在內的多源數據，以圈定靶區。然后可以獲取勘探許可證（他發現這個過程很長，可能需要一年以上的時間）。然后聘請地質師。地質師采集的樣品將進行分析（例如，他的公司在埃塞俄比亞有自己的實驗室），結果將通過平板電腦盡快反饋給在野外的地質師，使他們能夠放棄希望不大的地區，從而專注于有潛力的地方。這種信息反饋是必須的，盡管并不適用于所有地質環境。

“我們需要在野外工作的地質師，仍然！”他強調。但是AI可以將其聚焦。

“從勘探遠景區的角度來看，AI對于圈定靶區重要”，博茨瓦納鉆石公司（Botswana Diamonds）經理詹姆斯·坎貝爾（James Campbell）發現。它縮短了這一進程。但是，它必須同人的經驗相結合。

然而，他強調，對于初級勘探公司來說，AI還有另外一個作用：作為投資者的避險工具。他們想知道初級勘探公司擁有哪些數據，以及如何將其能夠識別并專注于最有潛力地區，而放棄潛力不大的探區（從而節省勘探費用。AI在這方面非常有用。

關于勘探，他解釋說，在開始野外工作之前，需要收集分析所有可得數據，AI在這方面大有用武之地。但AI模型的優劣取決于他們提供的數據。這些數據需要不斷更新。

“人們不能忽視對新的地質模型的研究”，他警告稱。“我們不能盲目地認為AI總能帶來最好的結果。我們還必須同地質學家合作，創建新的地質模型”。