Mineral Forecast
ແພລະຕະຟອມ AI ດ້ານວິທະຍາສາດໂລກ ທີ່ໃຊ້ მან ມາຊິນເລີນນິງ (Machine Learning) ເພື່ອກຳນົດເປົ້າໝາຍການເຈາະສຳຫຼວດ ແລະ ຈັບຈອງພື້ນທີ່ ພ້ອມໃຫ້ການວິເຄາະທີ່ອະທິບາຍໄດ້
ມັນແມ່ນຫຍັງ
Mineral Forecast ແມ່ນແພລະຕະຟອມປັນຍາປະດິດ (AI) ດ້ານວິທະຍາສາດໂລກ ທີ່ນຳໃຊ້ მან ມາຊິນເລີນນິງ ເພື່ອກຳນົດເປົ້າໝາຍເຂດແຮ່ທາດ (Targeting) ໂດຍແນະນຳຈຸດທີ່ຄວນເຈາະສຳຫຼວດ ແລະ ຈັບຈອງລົງທະບຽນສິດຂຸດຄົ້ນແຮ່ທາດ (Stake Claims). ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ໃຫ້ຈຸດທີ່ແນະນຳເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍังມາພ້ອມกับการວິເຄາະທີ່ອະທິບາຍໄດ້ (Explainability) ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈວ່າເປັນຫຍັງແບບຈໍາລອງຈຶ່ງມັກເຂດໃດໜຶ່ງ ໂດຍບໍ່ແມ່ນເປັນພຽງຄຳຕອບແບບກ່ອງດຳ (Black Box).
ມັນແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ
ການຕັດສິນໃຈສຳຫຼວດກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນທໍລະນີສາດ, ຟີຊິກໂລກ ແລະ ເຄມີໂລກຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ເຊິ່ງການລວມສຳຫຼວດແລະຕີຄວາມໝາຍດ້ວຍມືແມ່ນກິນເວລານຳແລະມັກຖືກຈຳກັດດ້ວຍປະສົບການ; ຕອນທີ່ AI ພະຍາກອນແບບກ່ອງດຳລ້ວນໆ ກໍ່ເຮັດໃຫ້ນັກທໍລະນີສາດຍາກທີ່ຈະເຊື່ອຖື ແລະ ບໍ່ສາມາດອະທິບາຍໃຫ້ຜູ້ລົງທຶນຟັງໄດ້. Mineral Forecast ໄດ້ລວມເອົາການກຳນົດເປົ້າໝາຍດ້ວຍ მან ມາຊິນເລີນນິງ ແລະ ການວິເຄາະທີ່ອະທິບາຍໄດ້ເຂົ້າກັນ ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດສຳຫຼວດສາມາດເລືອກຈຸດເຈາະ ແລະ ເປົ້າໝາຍຈັບຈອງພື້ນທີ່ດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈຫຼາຍຂຶ້ນພາຍໃຕ້ງົບປະມານທີ່ມີຈຳກັດ ພ້ອມທັງສາມາດກວດສອບເຫດຜົນທາງທໍລະນີສາດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງໄດ້. ມັນເໝາະສຳລັບບໍລິສັດສຳຫຼວດບໍ່ແຮ່, ທີມງານທໍລະນີສາດ ແລະ ຜູ້ລົງທຶນສິດຂຸດຄົ້ນແຮ່ທາດ. ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບບໍລິສັດ ແລະ ປະເທດຂອງເຄື່ອງມືນີ້ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ເປີດເຜີຍ, ບົດຄວາມນີ້ຈຶ່ງສະຫຼຸບພຽງແຕ່ຄຸນສົມບັດທີ່ຮູ້ຈັກເທົ່ານັ້ນ, ກະລຸນາອີງຕາມຂໍ້ມູນທາງການສຳລັບສະເພາະເຈາະຈົງ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ການກຳນົດເປົ້າໝາຍເຂດແຮ່ທາດດ້ວຍ მან ມາຊິນເລີນນິງ (Machine Learning Targeting)
- ແນະນຳຈຸດເຈາະສຳຫຼວດ ແລະ ການຈັບຈອງລົງທະບຽນສິດຂຸດຄົ້ນ
- ການວິເຄາະທີ່ອະທິບາຍໄດ້ (Explainability Analysis)
- ເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນທໍລະນີສາດ, ຟີຊິກໂລກ ແລະ ເຄມີໂລກ
- ຊ່ວຍເຫຼືອການຕັດສິນໃຈສຳຫຼວດພາຍໃຕ້ງົບປະມານທີ່ຈຳກັດ
ຂໍ້ດີ
- ບໍ່ພຽງແຕ່ໃຫ້ຄຳຕອບ, ແຕ່ຍັງສາມາດອະທິບາຍເຫດຜົນທາງທໍລະນີສາດໄດ້
- ເຮັດໃຫ້ການເລືອກຈຸດເຈາະ ແລະ ການຈັບຈອງພື້ນທີ່ມີຂໍ້ມູນຮອງຮັບຫຼາຍຂຶ້ນ
- ຊ່ວຍໃນການອະທິບາຍເຫດຜົນການສຳຫຼວດໃຫ້แก่ຜູ້ລົງທຶນ
ຂໍ້ເສຍ
- ຂໍ້ມູນບໍລິສັດ ແລະ ປະເທດຍັງບໍ່ທັນເປີດເຜີຍ, ຕ້ອງຢືນຢັນສະເພາະເຈາະຈົງອີກ
- ການສຳຫຼວດຍังຄົງมีความບໍ່ແນ່ນອນ, ຄຳແນະນຳບໍ່ແມ່ນການຮັບປະກັນ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ບໍລິສັດສຳຫຼວດເລືອກຈຸດເຈາະຕາມຄຳແນະນຳຂອງແບບຈໍາລອງ
- ທີມງານທໍລະນີສາດກວດສອບເຫດຜົນທີ່ອະທິບາຍໄດ້ເບື້ອງຫຼັງເຂດເປົ້າໝາຍ
- ຜູ້ລົງທຶນສິດຂຸດຄົ້ນປະເມີນລຳດັບຄວາມສຳຄັນໃນການຈັບຈອງພື້ນທີ່
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ຈຸດเด่นເລື່ອງການເນັ້ນຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍໄດ້ແມ່ນດີຫຼາຍ ເຊິ່ງຊ່ວຍให้นັກທໍລະນີສາດເຊື່ອໝັ້ນໃນຄຳແນະນຳຂອງ AI ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
ມັນເນັ້ນໜັກໃສ່ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍໄດ້ ໂດຍບໍ່ພຽງແຕ່ໃຫ້ຈຸດທີ່ແນະນຳເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຫັນເຫດຜົນທາງທໍລະນີສາດທີ່ແບບຈໍາລອງມັກເຂດນັ້ນໆນຳ.
ມັນເນັ້ນໜັກໃສ່ຄວາມສາມາດໃນການອະທິບາຍໄດ້ ໂດຍບໍ່ພຽງແຕ່ໃຫ້ຈຸດທີ່ແນະນຳເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຫັນເຫດຜົນທາງທໍລະນີສາດທີ່ແບບຈໍາລອງມັກເຂດນັ້ນໆນຳ.
ເໝາະສຳລັບໃຜໃຊ້?
ສຳລັບບໍລິສັດສຳຫຼວດບໍ່ແຮ່, ທີມງານທໍລະນີສາດ ແລະ ຜູ້ລົງທຶນສິດຂຸດຄົ້ນແຮ່ທາດເປັນຕົ້ນ.
ສາມາດຮັບປະກັນການເຈາະພົບແຮ່ທາດໄດ້ບໍ?
ບໍ່ໄດ້, ການສຳຫຼວດມີຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນຕົວມັນເອງ, ສິ່ງທີ່ມັນໃຫ້ແມ່ນການກຳນົດເປົ້າໝາຍ ແລະ จัดລຳດັບຄວາມສຳຄັນທີ່ມີຂໍ້ມູນຮອງຮັບຫຼາຍຂຶ້ນ.