Système d'imagerie géoélectrique alimenté par l'IA pour la prospection des eaux souterraines avec analyse de prospectivité générative et planification prescriptive de l'acquisition de données

L'exploration minière et des eaux souterraines repose traditionnellement sur l'intuition des experts appliquée à des données éparses, ce qui rend le processus intrinsèquement risqué et inefficace. Notre plateforme de ciblage et de prospectivité générative pour l'exploration cognitive augmente cette intuition grâce à l'intelligence artificielle. Ce système d'IA générative entraîné sur les succès et les échecs géologiques mondiaux non seulement analyse les données existantes, mais propose activement de nouvelles cibles d'exploration à forte probabilité ainsi que des stratégies optimales de collecte de données. Elle transforme l'exploration d'une boucle séquentielle de tests d'hypothèses en un moteur de découverte guidé par l'IA, augmentant considérablement les taux de réussite tout en réduisant le temps et les coûts.

Le cœur de la plateforme est son énorme modèle linguistique géologique pré-entraîné (LLM), entraîné sur des données géoscientifiques multimodales plutôt que sur du texte. Ce modèle a appris des schémas à partir de millions de points de données, notamment des cartes géologiques régionales, des levés géophysiques aéroportés, des images spectrales satellitaires, des résultats d'échantillons géochimiques et la documentation des gisements connus et des forages secs. Il comprend les relations complexes et non linéaires entre les expressions de surface, les anomalies géophysiques et les corps minéralisés sous-jacents ou les aquifères productifs. Contrairement aux géologues humains qui peuvent se spécialiser dans des régions spécifiques, ce modèle possède une « expérience » synthétique et globale de la minéralisation et des aquifères productifs dans divers terrains et âges géologiques.

Les utilisateurs interagissent avec la plateforme via des interfaces conversationnelles ou basées sur des cartes. Après avoir défini une zone d'intérêt et téléchargé les données disponibles (qui pourraient être aussi minimes qu'une carte géologique régionale), la plateforme effectue une analyse de prospectivité générative. Plutôt que de simplement pondérer les preuves existantes, elle utilise son modèle entraîné pour imaginer et synthétiser des signatures potentielles de cibles qui pourraient exister compte tenu du contexte régional, mais qui ne sont pas encore visibles dans les données éparses. Le système produit des hypothèses de cibles génératives classées — des cartes mettant en évidence les zones où la combinaison de facteurs observés et inférés répond aux critères de l'IA pour un potentiel élevé. Chaque hypothèse comprend un score de confiance et des schémas de données de soutien, ce qui rend le raisonnement de l'IA interprétable.

La plateforme fonctionne en partenariat d'apprentissage dynamique avec les équipes d'exploration. Au fur et à mesure que de nouvelles données sont collectées sur la base de ses recommandations, la plateforme ingère immédiatement ces données, met à jour son modèle interne de la zone du projet et affine le classement des cibles. Cela crée un cycle d'itération rapide et basé sur les preuves qui accélère le passage de la reconnaissance régionale aux cibles prêtes à être forées à un rythme impossible par la seule analyse manuelle.

Conçue pour les responsables de l'exploration et les géologues, la plateforme sert de multiplicateur de force pour la créativité et l'efficacité. Elle ne remplace pas les géologues, mais les augmente en traitant de vastes quantités de données de fond et en générant des hypothèses non biaisées et riches en données pour l'évaluation et le raffinement. La plateforme démocratise l'accès à une « expérience d'exploration collective » de classe mondiale et fonctionne comme un partenaire de découverte stratégique. En apportant un raisonnement basé sur l'IA à l'exploration des ressources, elle promet de débloquer de nouvelles découvertes dans les terrains matures et frontaliers en identifiant des schémas dans la terre qui étaient auparavant indétectables.