2 minute read
Vesa Nykänen: Tekoäly ja koneoppiminen malminetsinnän työkaluna
from Materia 2/2025
Tekoäly ja koneoppiminen ovat mullistaneet monia teollisuuden aloja. Malminetsintäänkin on jo saatavissa sovelluksia, joissa näitä teknologioita käytetään. Prospektiivisuuskartoitus, jolla rajataan malmipotentiaalisia alueita tai haetaan malminetsintäkohteita, on tärkeä menetelmä mineraaliesiintymien paikantamisessa. Modernit teknologiat ja digitaaliset kartta-aineistot, kuten geodata ja paikkatietojärjestelmät, mahdollistavat tarkemman ja tehokkaamman kartoituksen spatiaalisen analyysin menetelmillä. Koneoppiminen automatisoi monimutkaisia data-analyysiprosesseja ja auttaa hyödyntämään suuria tietoaineistoja, mikä säästää aikaa ja resursseja sekä vähentää ympäristövaikutuksia. Data pystytään hyödyntämään täysimääräisesti.
Dynaaminen prospektiivisuuskartoitus ja mineraalisysteemit
Prospektiivisuuskartoitus perustuu systemaattiseen prosessiin, joka sisältää (1) mineraalisysteemimallinnuksen, (2) datan valinnan, (3) proksidatan luomisen, (4) datan integroinnin ja (5) mallin validoinnin (kuva 1). Dynaaminen lähestymistapa mahdollistaa jatkuvan päivittämisen uusimman geologisen tutkimustiedon ja geodatan perusteella, mikä parantaa mallien tarkkuutta ja luotettavuutta.
Prospektiivisuuskartoitusmenetelmät: empiirinen ja käsitteellinen lähestymistapa
Malminetsinnässä prospektiivisuuskartoitukseen käytetään kahta pääasiallista lähestymistapaa. Empiirinen lähestymistapa hyödyntää tunnettuihin malmiesiintymiin pohjautuvaa dataa ja algoritmeja, jotka tunnistavat esiintymien taustalla olevia tekijöitä. Se vaatii kattavan opetusdatan ja hyödyntää tilastollisia menetelmiä.
Käsitteellinen lähestymistapa puolestaan perustuu asiantuntijatietoon ja geologisiin malleihin, jotka muunnetaan matemaattisiksi malleiksi tai algoritmeiksi. Tämä mahdollistaa erilaisten skenaarioiden testaamisen ilman laajoja opetusaineistoja.
Koneoppiminen muuttaa malminetsintää
Koneoppiminen on keskeisessä roolissa prospektiivisuuskartoituksessa. Ohjattu koneoppiminen käyttää historiallista, tunnettua dataa malmiesiintymistä ennustavien mallien rakentamiseen. Ohjaamattomat algoritmit puolestaan etsivät uusia kuvioita ja korrelaatioita geodatan sisältä. Tämä parantaa mallinnuksen tarkkuutta ja mahdollistaa uusien esiintymien löytämisen aiempaa tehokkaammin. Keskeistä on kuitenkin datan korkea laatu ja huolellinen esikäsittely, jotta algoritmit voivat oppia malminetsinnällisesti merkityksellisiä piirteitä.
Julkiset työkalut prospektiivisuuskartoitukseen
Geologian tutkimuskeskus on kehittänyt useita avoimesti saatavilla olevia ohjelmistoja. Esimerkiksi ArcSDM, MPM Online, GisSOM ja EIS Wizard/Toolkit tarjoavat monipuolisia analyysityökaluja geologisen tiedon käsittelyyn ja päätöksenteon tueksi. Näiden työkalujen avulla voidaan analysoida suuria tietoaineistoja ja kehittää tarkempia malmipotentiaalikarttoja.
Tulevaisuuden näkymät
Modernit menetelmät parantavat data-analyysin ja prospektiivisuuskartoituksen tarkkuutta ja tehokkuutta, vähentäen samalla etsintäkustannuksia ja ympäristövaikutuksia. Teknologian kehitys tuo jatkuvasti uusia mahdollisuuksia malminetsintään. Generatiivinen tekoäly ja suuret kielimallit voivat tulevaisuudessa auttaa geologisten raporttien analysoinnissa ja yhdistämisessä numeeriseen dataan, mikä parantaa tulosten tulkittavuutta. Lisäksi tekoälypohjaiset järjestelmät voivat auttaa uusien mallinnusstrategioiden kehittämisessä ja laajempien geologisten aineistojen hyödyntämisessä. Teknologian kehittyessä voimme odottaa entistä älykkäämpiä ja monipuolisempia työkaluja, jotka vievät malminetsinnän uudelle tasolle. ▲
TEKSTI: VESA NYKÄNEN, GEOLOGIAN TUTKIMUSKESKUS, TIETORATKAISUT
Referenssit
Spatial Data Modeler 5 for ArcGIS pro – ArcSDM https://github.com/gtkf
Mineral Prospectivity Modeler Online Tool - MPM Online https://gtkdata.gtk.fi/mpm/
Mineral Prospectivity Modeller, MPM project http://projects.gtk.fi/mpm
Exploration Information System – EIS https://eis-he.eu/
Drone Geophysics and Self-Organizing Maps – DroneSOM https://dronesom.com/
