РБК Pro: Как нейросети будут искать алмазы для АЛРОСА

АЛРОСА внедрит искусственный интеллект для поиска новых месторождений алмазов.

На фоне замедления открытия новых месторождений алмазов АЛРОСА внедрит искусственный интеллект для геологической разведки. РБК разбирался, насколько критичен дефицит сырья и способны ли нейросети помочь его предотвратить АЛРОСА, крупнейший в мире алмазодобытчик, внедрит систему на базе искусственного интеллекта для поиска новых месторождений, рассказали РБК в компании. Решение принимается на фоне замедления открытия новых месторождений: крупнейшие и наиболее доступные кимберлитовые трубки были обнаружены еще в XX веке, а открытие новых перспективных запасов требует новых подходов и технологий.

Почему добыча замедляется

За последние 20–30 лет не было открыто крупных месторождений алмазов, пригодных для отработки открытым способом. Между тем мировое предложение снизилось с 120 млн карат в начале 2020-х до 100–105 млн карат в 2025 году, тогда как только Индия, крупнейший в мире огранщик алмазов, ежегодно потребляет 105–115 млн карат, говорит начальник управления аналитики по рынку ценных бумаг Альфа-банка Борис Красноженов. На этом фоне конечный спрос на бриллиантовую продукцию в ключевых рынках продолжает расти, что может привести к дефициту сырья уже в среднесрочной перспективе, отмечает эксперт.

Мировые запасы алмазов сегодня оцениваются примерно в 2 млрд карат, из которых около половины приходится на Россию, напоминает независимый промышленный эксперт Максим Худалов. Среднегодовая добыча составляет около 100 млн карат, что формально обеспечивает запасами на 20 лет. Однако, подчеркивает эксперт, это геологические ресурсы, и фактический выход промышленных минералов может быть значительно ниже. В ближайшие пятьсемь лет добыча, по оценкам Худалова, может снизиться до 70–80 млн карат в год. Он добавил, что сокращение предложения может привести к росту цен и появлению рынка вторичных алмазов, где владельцы будут перепродавать камни, частично компенсируя падение добычи. С перспективами новых открытий ситуация также непростая: из тысячи открытых кимберлитовых трубок в экономически эффективную отработку попадают лишь семь-восемь, отметил эксперт.

С этими оценками согласен старший менеджер «S+Консалтинг» Дмитрий Гомер: по его словам, все крупные месторождения в России уже вовлечены в разработку. «Показатель воспроизводства сырьевой базы алмазов за десять лет составил всего 40%. Прирост запасов в основном обеспечивается за счет доразведки эксплуатируемых месторождений», — добавляет он. По его оценке, к 2035 году Россия может столкнуться с дефицитом сырья из-за низкого поискового задела. Для расширенного воспроизводства нужен большой объем геолого-геофизических работ, прежде всего на севере и юге Якутии, в Иркутской области и Красноярском крае, в Архангельской области и Республике Карелия, считает Гомер.

Управляющий партнер аналитического агентства «ВМТ Консалт» Екатерина Косарева считает, что на горизонте 10–20 лет говорить о дефиците в строгом смысле преждевременно. Еще сохраняются стратегические резервы, а также растет доля синтетических алмазов, которые становятся полноценной частью рынка. Тем не менее баланс предложения и спроса может смещаться, что неизбежно окажет влияние на цены, отмечает Косарева.

Как внедряют ИИ в геологоразведку

АЛРОСА рассчитывает, что на фоне замедления поиска новых месторождений алмазов внедрение искусственного интеллекта в процесс поиска позволит точнее определить перспективные территории для геологоразведки и сократить сроки их поиска. По оценке компании, экономический эффект применения новой технологии составит сотни миллионов рублей на каждый проект.

Открытие новых месторождений, залегающих в сложных геологических условиях и скрытых глубоко под землей, в ближайшем будущем потребует внедрения новых технологий, уверен представитель АЛРОСА. По версии компании, применение больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) на основе нейросетевых алгоритмов для ускорения анализа определенных областей сыграет ключевую роль в открытии новых месторождений полезных ископаемых.

«Наша новая система — это российская разработка, и мы уже тестируем ее. После окончания испытаний мы масштабируем ее на все разрабатываемые территории АЛРОСА», — отметил гендиректор компании Павел Маринычев.

Уникальность разработанной компанией системы в том, что обучение нейронной сети ведется на основании собственных геологических данных, накопленных за более чем 50 лет алмазопоисковых работ и продолжающих обновляться, утверждают в компании. С помощью большой языковой модели геологоразведочный комплекс АЛРОСА обрабатывает большой массив геолого-геофизической информации, что позволяет ускорить анализ данных специалистом, давать рекомендации для поиска и более точно выделять перспективные участки для поисков.

АЛРОСА не единственная компания, пытающаяся использовать анализ больших данных в геологоразведке. Так, архангельская компания «Алмазы Поморского края» (АПК), в начале года объявившая о намерении привлечь около 1 млрд руб. в ходе предварительного публичного размещения (pre-IPO) 10% акций компании, разработала собственное IТ-решение для оптимизации поиска алмазов.

Компания рассчитывает, что решение позволит ей сократить объемы разведочного бурения, нужного для подтверждения наличия кимберлита, забора проб для определения присутствия алмазов и их оценки. Оно требует дорогого специализированного оборудования и частого ремонта инструментов.

По словам гендиректора АПК Владимира Щукина, если в классической геологоразведке, чтобы найти хотя бы одну кимберлитовую трубку, необходимо пробурить сотни скважин, решение компании позволяет добиться результата на каждой 11-й скважине.

Программа компании разработана на основе трех независимых зарубежных программ (геоинформационной системе ArcGIS, Geosoft для геофизического анализа и ERMapper для обработки геодезических данных) и представляет собой единую цифровую среду для анализа больших массивов геологических, геофизических и геохимических данных.

Как нейросети ищут ископаемые в мире

В 2024 году британская компания Botswana Diamonds объявила об использовании ИИ в поисках новых месторождений алмазов в Ботсване, первой по объемам добычи алмазов стране в Африке и второй после России в мире. Компания решила использовать искусственный интеллект для обработки полученных в Ботсване данных, база которых слишком велика, чтобы люди могли ее своевременно проанализировать. Она включает около 375 тыс. км аэрогеофизических данных, 606 наземных геофизических исследований, 228 тыс. проб почвы и около 32 тыс. каротажных диаграмм (описание условий бурения или геофизических характеристик, полученное при исследовании скважин).

«Массивные базы данных подходят для анализа с помощью больших компьютерных моделей данных и методов искусственного интеллекта, которые позволяют анализировать значительные объемы данных за короткое время. Мы вводим данные и создаем модели на основе имеющихся у нас теоретических и фактических знаний. Затем эти методы выдают результаты.

Если они обнаруживают несоответствия или пробелы, то адаптируются. И наша работа, и использование этого метода в разведке полезных ископаемых находятся на ранних стадиях, но потенциал огромен», — указывалось в сообщении компании.

Botswana Diamonds использует программу Xplore AI от Planetary AI, разработанную в сотрудничестве с International Geoscience Services. Эта технология позволяет компьютерам эффективно анализировать данные и повышать результативность поиска и анализа информации. Иными словами, программа обучает компьютеры «понимать» смысл и контекст геологических данных, что дает им возможность выявлять зоны потенциальной минерализации в конкретных типах месторождений.

К практике внедрения ИИ прибегают не только искатели алмазов. Год назад американский горнодобывающий ИИ-стартап KoBold, поддерживаемый Биллом Гейтсом и Джеффом Безосом, обнаружил крупнейшее за столетие месторождение меди в Замбии. Компания использовала ИИ для анализа исторических геологических архивов, в том числе старых PDF-файлов и даже карт, нарисованных от руки на ткани, созданные алгоритмы помогают ей определять места потенциальной добычи полезных ископаемых.

По оценке KoBold, обнаруженное месторождение меди станет одним из трех крупнейших в мире с высоким содержанием металла. Уже в этом году стоимость стартапа была оценена в $2,96 млрд в рамках последнего раунда финансирования. Компания заявляла, что привлекает капитал для строительства многомиллиардного рудника для разработки обнаруженного ею месторождения меди.

Весной этого года стартап-разработчик программного обеспечения для прогнозирования потенциальных месторождений Earth AI обнаружил месторождения критически важных полезных ископаемых в нескольких районах Австралии, которые десятилетиями игнорировали другие горнодобывающие компании. Так, компании удалось найти месторождения меди, кобальта и золота, а также серебра, молибдена и олова в другом районе.

Что ИИ даст отрасли

Эксперты оценивают ставку на искусственный интеллект как обоснованную.

«Инициативы по использованию искусственного интеллекта в геологоразведке — не новая практика. Технологии ИИ применяются как для поисков твердых полезных ископаемых — например, российские золотодобывающие компании внедряют подобные технологии, так и углеводородов», — отмечает директор департамента инжиниринга Kept, руководитель бизнес-направления по работе с горно-металлургическими компаниями Антон Вернигора. По его мнению, технологии ИИ в отрасли целесообразно использовать для учета широкого массива факторов и данных, которые геолог не может учесть и обработать самостоятельно, или для нахождения неочевидных закономерностей. «Наилучшее применение ИИ в секторе — поиск новых потенциальных мест залегания полезных ископаемых на самых ранних стадиях геологоразведки», — говорит эксперт.

Использование ИИ в геологоразведке вполне оправданно, так как позволяет сократить трудозатраты геологов, соглашается Красноженов, однако, по его мнению, это скорее вспомогательный инструмент. Многое будет зависеть от темпов накопления качественных данных при внедрении ИИ в геологоразведку, считает аналитик.

Сегодня ИИ уже активно применяется для анализа керна и распознавания возможных отложений, а также для прогнозирования распределения участков с потенциальными запасами алмазов, указывает Гомер. «ИИ значительно сокращает время на анализ и обработку больших объемов данных, автоматизирует рутинные задачи. При этом точность данных ИИ всегда зависит от качества первичных данных. Здесь необходимо взаимодействие геологов с дата-сайнтистами», — поясняет он.

Опыт смежных отраслей также подтверждает потенциал. Опыт нефтегазовой отрасли, где «Газпром нефть» и другие компании активно внедряют машинное обучение для анализа сейсмических и геологических данных, показывает, что ИИ может существенно ускорить обработку массивов информации и выделить потенциально перспективные зоны для бурения, говорит руководитель направления «Промышленность» Института технологий нефти и газа Ольга Орлова.

С какими ограничениями сталкивается ИИ

Несмотря на ряд преимуществ внедрения искусственного интеллекта, опрошенные РБК собеседники сходятся во мнении, что нейросети не способны заменить традиционную геологическую практику полностью.

Алгоритмы обучаются на исторических данных, и если геологические условия будущих месторождений будут существенно отличаться от прошлых, точность прогнозов падает, предупреждает Орлова. Кроме того, полагаться исключительно на ИИ без участия опытных геологов рискованно, так как система может пропустить тонкие, но важные признаки или дать ложные рекомендации, считает она.

Худалов обращает внимание, что база данных для обучения моделей ограниченна. Геологических данных по многим старым месторождениям уже не найти — это означает, что базой для обучения ИИ-моделей будут самые последние, не уникальные кимберлитовые трубки. Это может снижать эффективность, которая полностью опирается на качество исходных данных.

Эксперт убежден, что пока ждать от ИИ прорыва в столь специфичной с точки зрения геологии отрасли преждевременно.

Косарева добавляет, что любой прогноз искусственного интеллекта требует верификации на земле: с выездами экспедиций, бурением, лабораторными исследованиями. Ошибки в алгоритмах или ограниченность исходных данных могут приводить к ложноположительным результатам, а значит, реальные риски остаются. Более того, алгоритмы обучаются на прошлом опыте, тогда как природа может преподносить совершенно новые геологические сценарии. «В конечном счете, судьба алмазной отрасли будет зависеть не только от технологий разведки, но и от способности компаний адаптироваться к меняющейся структуре спроса и предложения на глобальном рынке», — заключила она.

Источник: РБК Pro (Александр Ситюков, Полина Елисова)