В АЛРОСА завершили тестирование технологий искусственного интеллекта применительно к задачам алмазопоискового сегмента. Специалисты Вилюйской геологоразведочной экспедиции отработали методику на реальных данных и подтвердили, что нейросетевые алгоритмы способны решать широкий круг прикладных вопросов, возникающих при прогнозировании и поисках коренных месторождений алмазов.
Полигоном для исследований выступил объект в границах Алакит-Мархинского кимберлитового поля. Площадь расположена в Мирнинском р-не и включает такие известные объекты, как трубки «Айхал», «Юбилейная» и «Комсомольская». С геологической точки зрения эта территория изучена достаточно детально, однако потенциал обнаружения новых кимберлитовых тел здесь полностью не исчерпан. Основная сложность связана с широким развитием трапповых образований, маскирующих геофизические поля и затрудняющих интерпретацию.
В распоряжении исследователей находился архив оцифрованных материалов, накопленных компанией за пятидесятилетнюю историю работ. В выборку вошли результаты аэрогеофизических и наземных съемок разных масштабов, описания керна поисковых скважин, геофизические измерения в скважинах, а также данные дистанционного зондирования, включая мультиспектральную съемку и цифровые модели рельефа высокого разрешения в рамках специализированного ПО.
В ходе экспериментов сравнивались разные подходы к машинному обучению, от классических полносвязных сетей до сверточных архитектур. Алгоритмы обучались на эталонных образах известных кимберлитовых тел, после чего проводился анализ вероятности присутствия аналогичных геологических объектов за пределами разведанных участков.
Наиболее стабильные результаты при выделении разрывных нарушений и трещиноватых зон показали глубокие сверточные нейросети, обычно применяемые в задачах компьютерного зрения. Как пояснил главный геолог компании Роман Желонкин, сопоставление результатов машинного анализа с фактическим материалом подтвердило устойчивую связь кимберлитового магматизма с зонами тектонических нарушений. Практически все известные на площади трубки тяготеют к линейным структурам либо приурочены к участкам их пересечения. Выявленная закономерность дает дополнительный инструмент для локального прогноза и может использоваться при планировании дальнейших поисковых работ.
По итогам проекта специалисты сформулировали рекомендации по применению алгоритмов машинного обучения в условиях развития траппового магматизма, характерного для Якутской алмазоносной провинции. Дополнительно с использованием обученных моделей были локализованы зоны, отнесенные к категории первоочередных для проверки бурением. Заложенные на этих участках скважины планируется пройти в полевой сезон 2026 года.
