مدل‌‌‌سازی هوشمند و تخمین ذخیره؛ ترکیب زمین‌‌‌آمار و هوش مصنوعی
مفهوم مدل‌‌‌سازی زمین‌‌‌آماری
مدل‌‌‌سازی زمین‌‌‌آماری شامل تجزیه‌‌‌وتحلیل و تفسیر داده‌‌‌های مکانی برای پیش‌بینی و برآورد توزیع ویژگی‌‌‌های زمین‌‌‌شناسی است. این ویژگی‌‌‌ها می‌‌‌تواند شامل ویژگی‌‌‌های پیوسته همچون عیار یا ویژگی‌‌‌های گسسته همچون سنگ‌‌‌شناسی، آلتراسیون و... باشد. روش‌های کلاسیک زمین‌‌‌آماری به‌‌‌شدت بر محاسبات دستی و تکنیک‌‌‌های درون‌‌‌یابی متکی بودند. به‌‌‌عنوان‌‌‌مثال برای یافتن یک مدل واریوگرام صحیح و مناسب نیاز به ساعت‌‌‌ها محاسبه و آزمون‌‌‌وخطا وجود دارد. بااین‌‌‌حال، ادغام این روش‌ها با هوش مصنوعی به‌طور قابل‌‌‌توجهی کارآیی و دقت این مدل‌‌‌ها را افزایش داده است.
اتوماتیک شدن فرآیندهای زمین‌‌‌آماری
اتوماسیون با خودکارسازی فعالیت‌‌‌های تکراری و کاهش خطای انسانی، نقش مهمی در مدل‌‌‌سازی زمین‌‌‌آماری ایفا می‌کند. نرم‌‌‌افزارهای زمین‌‌‌آماری سال‌هاست که به این قابلیت‌‌‌هایی مجهز شده‌‌‌اند تا بتوانند از انجام فعالیت‌‌‌های تکراری جلوگیری کنند. به‌‌‌عنوان‌‌‌مثال، وجود ماکرو (macro) در نرم‌‌‌افزار Datamine RMیا وجود ماژول‌‌‌های خودکار در نرم‌‌‌افزار Leapfrog. بااین‌‌‌حال، بسیاری از فرآیندها را به دلیل نیاز به نظر کارشناس و عدم‌‌‌قطعیت بالا نمی‌‌‌توان با روش‌های ساده اتوماتیک کرد.
یادگیری زمین‌‌‌آماری
الگوریتم‌‌‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با امکان توسعه مدل‌‌‌های پیچیده‌‌‌تر و دقیق‌‌‌تر، مدل‌‌‌سازی زمین‌‌‌آماری را متحول کرده و خواهند کرد. این الگوریتم‌‌‌ها می‌‌‌توانند مجموعه داده‌‌‌های بزرگ را تجزیه‌‌‌وتحلیل کنند، الگوها را شناسایی و براساس الگوهای آموخته‌شده پیش‌بینی کنند. تکنیک‌‌‌های یادگیری ماشین که تاکنون در مدل‌‌‌سازی زمین‌‌‌آماری استفاده شده‌‌‌اند، مانند جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه‌‌‌های عمیق همچون CNN و شبکه‌‌‌های عصبی همواره باعث بهبود نتایج مدل‌‌‌سازی و کاهش عدم‌‌‌قطعیت بوده‌اند.
یکی از مزیت‌‌‌های اصلی روش‌های هوشمند، خودکارسازی فعالیت‌‌‌هایی است که پیش‌تر نمی‌‌‌توانست خودکار شود. این فعالیت‌‌‌ها همچون تحلیل طول مناسب کامپوزیت، واریوگرافی، به دست آوردن جهت اصلی انیزوتروپی، فرآیند تخمین و QKNA از جمله این فرآیندها هستند که با استفاده الگوریتم‌‌‌های یادگیری ماشین خودکار شده‌‌‌اند.
در یک پروژه معدنی، مدل‌‌‌سازی ماده معدنی یک‌فعالیت با تکرارپذیری بالاست. به‌‌‌عنوان‌‌‌مثال برای پیشنهاد نقاط جدید حفاری (Infill drilling) نیاز است تا مدل‌‌‌سازی بارها به‌‌‌روزرسانی و مدل بعد از هر مغزه حفاری‌شده به‌‌‌روز شود. مواردی همچون آنچه گفته شد، در مدل‌‌‌سازی کانسنگ بارها اتفاق خواهد افتاد، بنابراین هوشمندسازی این فرآیندها نقش بسزایی در افزایش سرعت و دقت مدل‌‌‌سازی‌‌‌های انجام‌شده خواهد داشت.
در حالی که اتوماسیون و یادگیری ماشین مزایای قابل‌‌‌توجهی در مدل‌‌‌سازی ماده معدنی و زمین‌‌‌آماری ارائه می‌دهند، چالش‌‌‌هایی نیز وجود دارد که باید به آنها توجه شود. یکی از چالش‌‌‌های کلیدی، نیاز به مجموعه داده‌‌‌های آموزشی باکیفیت و معرف برای اطمینان از دقت و صحت مدل‌‌‌های یادگیری ماشین است. علاوه بر این، تفسیر خروجی‌‌‌های پیچیده یادگیری ماشین نیازمند تخصص و دانش حوزه است تا از تفسیرهای نادرست جلوگیری شود که تلفیق این امر در حوزه زمین‌‌‌آمار باعث می‌شود تا متخصصان این حوزه برای تفسیر درست نیاز به درک دقیق از علوم یادگیری ماشین و زمین‌‌‌آمار داشته باشند.
با نگاهی به آینده انتظار می‌رود پیشرفت‌‌‌های بیشتر در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به تغییر زمینه مدل‌‌‌سازی ماده معدنی ادامه دهد. ادغام جریان‌‌‌های داده آنی (real-time data streams)، الگوریتم‌‌‌های بهبودیافته و تکنیک‌‌‌های تجسم پیشرفته (enhanced visualization techniques) تخمین ذخیره و فرآیندهای تصمیم‌گیری را در صنعت معدن بهینه می‌کنند.
نتیجه‌‌‌گیری
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مدل‌‌‌سازی زمین‌‌‌آماری و مدل‌‌‌سازی ماده معدنی انقلابی ایجاد کرده است و به دانشمندان زمین‌‌‌شناس و مهندسان معدن امکان می‌دهد تا داده‌‌‌ها را به‌طور کارآمدتر تجزیه‌‌‌وتحلیل کنند، دقت را بهبود بخشند و برآورد ماده معدنی را بهینه کنند. کاربردهای اتوماسیون و یادگیری ماشین در این زمینه، فرآیندها را ساده کرده، بینش‌‌‌های ارزشمندی ارائه کرده و قابلیت‌‌‌های تصمیم‌گیری را افزایش داده است. بااین‌‌‌حال، همچنان در ابتدای راه هستیم و با توسعه فناوری، صنعت معدن شاهد پیشرفت‌‌‌های بیشتری در مدل‌‌‌سازی زمین‌‌‌آماری و مفهوم یادگیری زمین‌‌‌آماری (Geostatistical learning) خواهد بود.
