공간정보와 인공지능을 사용한 광물 탐사 대상 최적화와 비용 절감 방법은?
공간정보와 AI는 탄광 엔지니어가 광물 탐사 프로젝트를 계획하고 실생하는 방식을 변화시키고 있다. 첨단 도구와 기술을 사용하여, 여러분의 의사결정을 개선하고, 비용을 줄여주고, 가치있는 보증금을 찾을 수 있는 기회를 높일 수 있다. 이 사설에서, 여러분은 탐사 타겟을 최적화하고 비용을 줄이기 위해 공간정보와 AI를 사용할 수 있는 방법을 6단계로 나누어 배우게 될 것이다.
- 목적을 정의 한다
- 공간정보를 수집하고 통합한다
두 번째 단계는 위성 이미지, 항공 조사, 지질 지도, 지구화학적 샘플, 지구물리학적 측정값 및 역사적 기록과 같은 다양한 자료원에서 공간정보 수집하고 통합하는 것입니다. 공간정보는 지형(topography), 식생(vegetation), 광물화(mineralization), 구조(structures) 및 이상 현상(anomalie)과 같은 지역의 표면(surface) 및 지하(subsurface) 특징에 대한 공간적(spatial) 및 시간적(temporal) 정보를 제공합니다. 공간정보 소프트웨어 및 플랫폼을 사용하여 일관되고 액세스 가능한 방식으로 데이터를 저장, 관리, 분석 및 시각화할 수 있습니다.
- AI와 기계 학습을 적용한다
세 번째 단계는 AI 및 기계 학습을 공간정보에 적용하여 탐색 대상을 식별하고 우선 순위를 지정하는 데 도움이 되는 통찰력(insights)과 패턴(patterns)을 추출하는 것입니다. AI 및 기계 학습은 알고리즘과 모델을 사용하여 데이터에서 학습하고 예측 (predictions)또는 권장 사항(recommendations)을 만드는 기술입니다. AI 및 기계 학습을 사용하여 데이터 정리(data cleaning), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification), 클러스터링(clustering), 회귀(regression), 이상 탐지(anomaly detection) 및 최적화(optimization)와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 AI 및 기계 학습을 사용하여 다양한 유형의 데이터를 통합하고 합성 데이터(synthetic data) 또는 시뮬레이션(simulations)을 생성할 수 있습니다.
- 타겟을 검증하고 재정의한다
네 번째 단계는 목표와 기준에 따라 대상을 검증하고(validate) 재정의하는(refine) 것입니다. 데이터와 모델의 정확성과 신뢰성(reliability)은 물론 목표의 실행 가능성과 수익성(feasibility and profitability)을 검증해야 합니다. 교차 검증, 민감도 분석, 불확실성 분석 및 경제성 평가( cross-validation, sensitivity analysis, uncertainty analysis, and economic evaluation)와 같은 방법을 사용하여 결과를 테스트하고 개선할 수 있습니다. 또한 피드백 루프와 반복 프로세스(feedback loops and iterative processes)를 사용하여 새로운 정보나 환경 변화에 따라 데이터와 모델을 업데이트하고 조정할 수 있습니다.
- 탐사 프로그램을 계획하고 실행한다
다섯 번째 단계는 목표와 예산에 따라 탐색 프로그램을 계획하고 실행하는 것입니다. 드릴링, 샘플링, 매핑 및 테스트와 같은 대상을 탐색하기 위한 체계적이고 효율적인 접근 방식을 설계하고 구현해야 합니다. 자원, 물류, 안전 및 환경 영향을 최적화해야 합니다. 또한 진행 상황과 결과는 물론 발생하는 문제나 문제를 모니터링하고 보고해야 합니다.
- 배우고 개선한다.
여섯 번째 단계는 탐색 프로그램에서 배우고 개선하는 것입니다. 실패와 교훈 뿐만 아니라 성과(performance)와 실적(achievement)을 평가해야 합니다. 강점(strengths)과 약점(weekness), 기회(opportunities)와 위협(threats)을 파악하고 전달해야 합니다. 향후 탐사 프로젝트를 위한 데이터(data), 모델(models), 방법(methods) 및 전략(strategies)을 개선하기 위해 발견한 내용과 피드백을 사용해야 합니다.
- 기타 고려 사항
※ 일부 내용을 발췌하여 번역하고 재구성함
(Sources: Linked In, 2023, How do you use geospatial data and AI to optimize exploration targets and reduce costs?, Mar.22, 2023, cited from https://www.linkedin.com/advice/0/how-do-you-use-geospatial-data-ai-optimize-exploration) (accessed Apr. 09, 2023)