Modélisation de domaines assistée par Machine-Learning
Maptek DomainMCF utilise l'apprentissage machine (machine-learning) pour générer les limites de domaine directement à partir de données d'échantillons, permettant la création rapide de modèles de ressources. Les géologues alimentent le système avec des données de sondages ou d'autres échantillonnages et obtiennent des modèles de domaine ou de teneur en un temps nettement inférieur aux méthodes traditionnelles de modélisation des ressources.
Le Maptek Compute Framework s'éloigne des logiciels complexes installés sur les ordinateurs de bureau et transfère les coûts des budgets d'investissement vers les budgets d'exploitation. Un traitement cloud plus rapide et plus sécurisé est pris en charge par des licences flexibles.
Générez des modèles de ressources en quelques minutes ou en quelques heures, selon la taille, la densité des données et la complexité du gisement.
De nombreuses exploitations n'ont la possibilité de mettre à jour leurs modèles de ressources qu'une ou deux fois par année. Grâce à DomainMCF, votre projet peut être modélisé en quelques minutes avec des résultats comparables aux techniques classiques. Vous restez maître du processus sans le lourd travail de préparation. De nouvelles données peuvent être ajoutées et les modèles régénérés rapidement pour refléter les données actuelles.
Rationalisez le flux de travail - les erreurs de données sont mises en évidence et le travail de modélisation ne peut être soumis tant que les modifications n'ont pas été apportées pour les corriger.
DomainMCF résout un autre défi : disposer de données géologiques valides à intégrer dans le modèle de ressource. La validation des données est effectuée dans DomainMCF avant la phase de modélisation.
Le nouveau processus de modélisation des domaines géologiques utilisant l'apprentissage machine est particulièrement adapté aux gros volumes de données, tels que les projets d'exploration à un stade avancé et les mines en exploitation. Votre exploitation bénéficiera de l'exécution de solutions multiples en parallèle grâce au calcul haute performance dans le cloud.
Améliorer la productivité
Produisez des modèles de ressources jusqu'à 2000 fois plus rapidement et plus rentablement que d'autres solutions.
Maximiser l'investissement
Générez des modèles de ressources en toute confiance et présentez des options d'investissement aux parties prenantes.
Réduire les coûts
Le traitement cloud et l'apprentissage machine permettent de gagner du temps sur la modélisation des ressources.
Processus standardisé
Résultats reproductibles et fiables, avec la possibilité de mettre à jour facilement les modèles de ressources.
Gérer le risque
Identifiez les projets potentiels et interprètez avec précision le volume de données géologiques pour cibler les projets à forte valeur.
Mesurer l'incertitude
Fournissez aux planificateurs miniers et aux investisseurs potentiels une évaluation quantitative du risque lié à l'incertitude géologique.
Miser sur le succès
Appliquez l'expertise professionnelle à l'interprétation et à l'évaluation, grâce à l'approche automatisée de l'apprentissage machine.
Configuration minimale
Solution de traitement cloud sans démarrage ou personnalisation onéreuse. Commencez à générer des modèles en quelques minutes.
