Artikel mit dem Tag "Maschinelles Lernen"
Die Entwicklung von maschinellem Lernen und KI geht mit großer Geschwindigkeit voran. Aber was kann in der Geotechnik angewendet werden? Eine Übersicht dazu gibt es hier: https://civils.ai/blog/ai-use-cases-in-geotechnical-engineering Des weiteren gibt es zu diesem Thema hier ein Artikel: https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2022.103991
Dazu gibt es hier eine Fallstudie der Firma Micromine und ihrem „Micromine Origin Grade Copilot“: https://www.micromine.com/blog-how-ai-helps-geologists-to-quickly-see-and-test-patterns/
Dieses Interview der European Federation of Geologists (EFG) kann hier angesehen werden: https://www.youtube.com/watch?v=l2SpEchCOp0 Zur Homepage der EFG: https://eurogeologists.eu/
Unter folgendem Link ist ein kurzes Webinar zum Thema Analyse von Bohrkernen mit neuronalen Netzen online gestellt: https://www.youtube.com/watch?v=8taTY_w36as
Die Firma GeologicAI hat einen Kernscanner entwickelt, mit dem es auf Grundlage unterschiedlicher Sensoren und maschineller Lernalgorithmen möglich ist, in kürzester Zeit umfangreiche geologische, geochemische und teilweise geomechanische Analysen des Kerns durchzuführen. Hier geht es zur Homepage der Firma: https://www.geologicai.com/
Ein Vortrag im Rahmen eines Online-Seminars des British Geological Survey hat die geologische Kartierung in Zeiten von maschinellem Lernen und KI zum Thema: https://www.youtube.com/watch?v=ubcLZ8mjtIw
Auf Grundlage von maschinellem Lernen hat die Firma SRK Consulting einen Algorithmus entwickelt, mit dem geotechnische Homogenbereiche anhand von Bohrkernfotos voneinander getrennt werden können. Das Vorgehen dazu wird im folgenden Beitrag beschrieben: https://www.srk.com/en/publications/cost-effective-and-efficient-geotechnical-classification-using-machine-learning
Dieser Artikel beschäftigt sich mit semi-automatisierten Satellitendaten-Aufbereitungs- und Auswertungs-Möglichkeiten. Dies erspart viel Zeit bei der Suche und Aufbereitung von Satellitenbilddaten und beschleunigt den Prozess der Lagerstättenerkundung: https://www.mining.com/how-mining-companies-can-leverage-geospatial-satellite-data-refinery/
In Zeiten sinkender Erzgehalte in einer ganzen Reihe unterschiedlicher Lagerstättentypen wird das Problem des Verschleißes der Aufbereitungsanlagen immer drängender. Dazu arbeitet die kasachische Bergbaufirma JSC AK Altynalmas mit dem britischen Tech-Startup Intellisense.io zusammen. Wie diese Zusammenarbeit aussieht und wie die Probleme mit Hilfe von Sensoren und maschinellem Lernen gelöst werden, kann hier nachgelesen werden:...
... war der Titel einer Konferenz, die vom 20.02. bis 21.02.2020 mit der BGR als Schirmherrin stattfand: https://www.bgr.bund.de/EN/Themen/Geodatenmanagement/Big_data_ML_conf/Programme/programme_node_en.html Alle Vorträge wurden aufgenommen und können hier angeschaut werden: https://www.youtube.com/playlist?list=PLn2cxyDRC0H1SA6bsHRuupRy9Lez5mOYr