日前，记者从有色金属矿产地质调查中心了解到，多源地学大数据信息图像化基本特征诊断与最优模式识别分类等人工智能技术在地学应用中获得突破后，成功实现远程地质精细填图。人们在室内通过地物化遥或高低空不同数据源即可准确圈定不同岩性和岩体的边界，并同步分析地质成矿作用中所含蚀变矿物，以及与构造、岩体之间的相互关系，实现人工智能全岩精细地质填图。目前，该中心研究团队已在继承国内外相关成果的基础上通过发展与创新构建起这一全球领先技术，并在新疆、内蒙古等项目中进行了试验。
据中心总工程师袁继明介绍，自2007年开始，他们研究团队就在国家“863”项目及中国地质调查局国土资源大调查项目的支持下，持续开展了多源地学大数据信息在地质找矿领域的应用研究，在信息识别提取方面应用人工智能技术，先后形成了不同自然景观区的个性化人工智能信息提取技术、基于多数据源“弱信息多层次分离”技术模型、多数据源信息岩相及蚀变全岩信息提取技术等具有自主知识产权的专有技术，并研发出了配套的软件系统。由于不同自然景观区与地质背景下所产生的数据信息的复杂性与多样性，在实践中研究团队全面分析总结以往成果时发现，利用常规技术所提取获得的多数据源信息与分类结果，往往会与野外实际地质体产生较大的偏差，降低了所提取信息对地质工作的预期效果。于是，他们在进行多数据源信息提取之前增加了图像化的基本特征诊断程序，并结合最优模式识别分类模型，构建了多数据源信息岩相及蚀变全岩信息提取技术，并在新疆、内蒙古等项目中进行了试验，实现了遥感、地球化学、地球物理人工智能多数据源地质填图技术。
试验结果表明，与人工野外调查形成的地质图件相比，人工智能全岩信息提取技术填绘出的图件中不同岩性和岩体的边界更为准确、客观，并能反映出蚀变与岩体、构造等之间的关系。因覆盖、调查线路布设而遗漏的小岩体，也能准确地填绘出来。
据介绍，由多源地学大数据图像化的基本特征诊断与最优模式识别分类等所构成的人工智能全岩信息提取技术，将极大地推动我国矿产地质调查向快速精准转变，不断提高国土资源监测及高原高寒无人区地质精细填图的能力，实现绿色勘查，更好地服务美丽国土建设。利用这一技术路线，项目组通过高低空多数据源即可实现远程地质精细填图、蚀变识别及地质找矿，开创了地质填图及找矿人工智能1.0。
袁继明还表示，目前他带领的团队正在开展以成矿理论为基础的、大数据指标智能识别及判别找矿技术开发，通过多源地学大数据，实现以多金属砂岩型（泛层控型）及广域斑岩成矿系列理论为基础、人工智能识别及判别指标找矿的新突破，把地质工作人工智能化推向2.0。
