Применение искусственного интеллекта прежде всего дает новые возможности: это ускорение и удешевление анализа, снижение влияния человеческого фактора и, конечно, освобождение ценного времени специалистов для решения более сложных, нестандартных задач.

Однако чрезмерная вера в результаты работы «черного ящика» может быть очень рискованной. Важно понимать, что точность подобных алгоритмов напрямую зависит от качества и количества исходных данных. Если база изображений недостаточно разнообразна и собрана только в лабораторных условиях, то модель может некорректно работать на реальном производстве.

Существенное влияние оказывают освещенность, фон, наличие загрязнений. Кроме того, некоторые минералы могут при определенном свете быть очень похожими, а их внешний вид от месторождения к месторождению существенно изменяться. Поэтому модели необходимо дополнительно обучать под конкретные производственные задачи.

Продукт, который разрабатывает стартап-проект MinEye, в первую очередь будет востребован у горнодобывающих компаний, где важен рутинный анализ большого объема более-менее однотипных проб. Кроме того, подобные решения будут интересны лабораториям и организациям, в задачи которых входит анализ большого объема шлиховых проб (фиксированных по объему или массе проб рыхлой горной породы. — Прим. ред.). Здесь ИИ может существенно упростить им работу.

Такие разработки крайне важны для всей отрасли, ведь они позволяют значительно ускорить процесс разведки, снизить затраты. В перспективе это направление станет частью комплексных цифровых систем геологоразведки, где будут интегрированы геофизические, геохимические и минералогические данные. При этом, на мой взгляд, дальнейшее успешное развитие заключается в том, чтобы грамотно сочетать ИИ-технологии с подходами классической геологической школы.