|
|
| 起源の場所 | 中国のチョンキン |
| ブランド名 | GOLD |
| 証明 | CE, ISO |
| モデル番号 | WDA-1A |
| プラットフォームモジュール | AI/機能能力 | 運用出力 | 探査への影響 |
|---|---|---|---|
| 地質基盤モデル | 世界中の鉱床、地球物理学、地質学に基づいて訓練されたマルチモーダルAI | 地表データと地下の結果との間の確率的関係をエンコード | 生成的なターゲティングと推論を促進する「世界の知識」を提供 |
| 生成型ターゲティングエンジン | 基盤モデルを使用して、まばらなデータから新しいターゲット仮説を合成 | 信頼度スコアとサポート証拠を備えたランク付けされた探査可能性マップを生成 | 従来のメソッドでは見逃される可能性のある、新しいデータ駆動型の探査リードを生成 |
| 処方的計画アドバイザー | 生成されたターゲットをテストするための最適な次段階調査または掘削を推奨 | 最大情報獲得のための特定の調査パラメータ(タイプ、場所、密度)を出力 | フィールドキャンペーンの費用対効果と成功率を劇的に向上 |
| 動的学習ループ | 新しいユーザーデータが取得されると、内部モデルとターゲットランキングを更新 | 特定のプロジェクト地質に対する理解を継続的に洗練 | 探査プロセスを、AIと地質学者の間の真の学習パートナーシップにする |
| 説明可能なAI(XAI)インターフェース | 各ターゲット予測につながったデータの特徴と学習パターンを可視化 | 「なぜこの場所なのか?」という説明を提供し、AIの推奨事項に対するユーザーの信頼を構築 | 地質学者がAIの推論を批判的に評価し、相乗効果を発揮することを可能にする |