LithologIQ
Réinventer l’analyse des carottes de forage avec l’IA
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Transformer l’interprétation des forages avec l’IA
Dans l’exploration minière, chaque carotte de forage contient des informations cruciales sur la composition du sol et le potentiel d’exploitation d’un site. Pourtant, l’analyse traditionnelle de ces échantillons est un processus long et manuel, ralentissant la prise de décision et augmentant les risques d’erreur. LithologIQ, cherchant à optimiser ce travail, s’est associé à Explorai pour intégrer des capacités avancées d’intelligence artificielle à son processus d’analyse. L’objectif : automatiser la segmentation et l’interprétation des roches pour accélérer et fiabiliser l’exploitation des données minéralogiques.
Une segmentation avancée des échantillons minéralogiques
Explorai a développé un module d’intelligence artificielle capable de segmenter automatiquement les carottes de forage en identifiant et structurant leurs différentes sections. Là où les approches manuelles nécessitent un travail minutieux et répétitif, ce système de vision par ordinateur permet une reconnaissance instantanée des structures géologiques, offrant un cadre analytique plus rapide et plus rigoureux.
Ce module IA représente un bond en avant pour les géologues, qui peuvent désormais accéder à des données plus précises en une fraction du temps. Cette segmentation optimisée permet également d’ouvrir la voie à des développements futurs, notamment l’identification automatisée des veines minéralogiques, un enjeu clé dans l’optimisation des campagnes de forage.
« Nous avons confié à Explorai la réalisation d’outils numériques très spécifiques ayant pour but le calcul de certaines métriques tirées d’images complexes à analyser. Ces analyses sortaient de notre champ d’expertise et Explorai a su acquérir rapidement la compréhension de notre domaine d’affaires, sélectionner la bonne technologie et proposer un premier jet. À travers une collaboration dynamique, nous avons convergé vers une solution durable et évolutive, ajoutant une valeur incontestable à notre produit. »
Un traitement d’images performant pour un flux de travail plus fluide
L’analyse de carottes de forage implique la manipulation d’images de très haute résolution, avec des fichiers pouvant dépasser 250 Mo. Pour garantir un traitement efficace de ces données massives, Explorai a conçu une infrastructure optimisée, assurant une extraction rapide et fiable des informations pertinentes. L’intelligence artificielle ne remplace pas l’expertise humaine, mais elle la renforce en automatisant les tâches répétitives, permettant aux spécialistes de se concentrer sur les aspects stratégiques de l’interprétation des échantillons
Un levier stratégique pour LithologIQ et l’avenir de l’exploration minière
Grâce à cette innovation, LithologIQ peut accélérer son cycle d’analyse et améliorer la qualité des résultats fournis à ses clients. La segmentation automatisée des carottes de forage réduit les délais de traitement et limite les erreurs d’interprétation, rendant le processus plus efficace et plus fiable. Cette approche positionne LithologIQ comme un acteur à la pointe de l’exploitation minière intelligente, capable d’intégrer les dernières avancées en IA pour mieux comprendre les structures du sous-sol et affiner ses modèles prédictifs.
Les prochaines étapes incluent l’enrichissement des capacités du module d’IA, avec pour ambition d’automatiser la reconnaissance des veines de minéraux, un élément essentiel dans la valorisation des gisements. Cette initiative illustre parfaitement comment l’intelligence artificielle peut révolutionner l’industrie minière en rendant l’analyse plus rapide, plus précise et plus exploitable.
Avec Explorai, LithologIQ ne se contente pas d’adopter la technologie, elle l’intègre stratégiquement pour redéfinir les standards de l’analyse géologique et maximiser l’efficacité de ses opérations.
projets réalisés depuis 2020130+Métal Marquis
Soudage assisté par l’IAAmerican Biltrite
Prévision des ventesBerga Recycling
Prévision offre et demande
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Automatisation de l’analyse minéralogique