Un projet d’adaptation d’architectures et de techniques d’intelligence artificielle et d’apprentissage des machines à l’exploration minière a obtenu un financement public de 379 000 dollars.
Selon l’Institut national de la recherche scientifique (INRS), ce financement public doit être utilisé pour développer une approche d’apprentissage profond pour traiter et interpréter des données d’imagerie aéroportée et des informations géophysiques, ainsi que prédire par algorithme la composition du sous-sol de vastes sites difficiles d’accès qui pourraient devenir des sites d’exploitation minière.
« En raison des quantités d’informations à analyser lors des phases préliminaires de l’exploration minière, l’interprétation des données représente un défi de taille pour les géologues », affirme l’INRS.
Le projet de développement de réseaux de neurones de prédictions en parallèle est mené par le professeur Erwan Gloaguen de l’INRS, qui est expert en assimilation de données géoscientifiques, en collaboration avec des partenaires de l’industrie, par exemple Geolearn, Mira Geoscience, Osisko Gold Royalties, SRK et SIGÉOM.
Le financement public provient du Fonds de recherche du Québec, en partenariat avec le ministère québécois de l’Énergie et des Ressources naturelles.
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