Datarock
image AI ဖြင့် drilling core များကို အလိုအလျောက် ဖတ်ရှုကာ ဘူမိဗေဒပညာရှင်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ ဖော်ပြခြင်းမှ ကယ်တင်ပေးသည်
Datarock သည် ဩစတြေးလျ Melbourne မှ သတ္တုတွင်း AI ကုမ္ပဏီဖြစ်ပြီး image ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖြင့် ဘူမိဗေဒ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုကို အလိုအလျောက် ဆောင်ရွက်သည် - drilling core နှင့် cutting များ၏ အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းမှ သတ္တုရှာဖွေမှု အလားအလာ modeling နှင့် rock mechanics ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအထိ ရှာဖွေခြင်း၊ တူးဖော်ခြင်းမှ သတ္တုတွင်း ပြန်လည်ထူထောင်ခြင်းအထိ တန်ဖိုးကွင်းဆက်တစ်ခုလုံးကို လွှမ်းခြုံသည်။
လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် သင့်လျော်သည့် အသုံးပြုမှုများ
သတ္တုတွင်း ရှာဖွေမှုတွင် လူအားအကုန်ဆုံး အလုပ်တစ်ခုမှာ logging ဖြစ်သည် - ဘူမိဗေဒပညာရှင်သည် core ကို တစ်ပိုင်းချင်း ကြည့်ရှုကာ ကျောက်လက္ခဏာ၊ ပြောင်းလဲမှု၊ သတ္တုပါဝင်မှုနှင့် အက်ကြောင်း သိပ်သည်းဆကို မှတ်တမ်းတင်သည်။ ဤအလုပ်သည် အလွန်ထပ်ခါတလဲလဲဖြစ်ပြီး တစ်ဦးချင်း အတွေ့အကြုံကို အလွန်အမင်း မှီခိုကာ လူတစ်ဦးနှင့်တစ်ဦး ရလဒ်များ မကိုက်ညီတတ်ပါ - core တစ်စုတည်းကို ဘူမိဗေဒပညာရှင်နှစ်ဦးအား ပေးလျှင် ကောက်ချက် အလွန်ကွာခြားနိုင်သည်။ Datarock ၏ အဓိကမှာ core နှင့် cutting များ၏ resolution မြင့် image ကို model သို့ ပို့ကာ ကိုက်ညီသော မှတ်တမ်းတင်ရလဒ် - ကျောက်လက္ခဏာ ခွဲခြားမှု၊ ပြောင်းလဲမှုဇုန် သတ်မှတ်ချက်၊ သတ္တုပါဝင်မှုအဆင့်နှင့် RQD၊ အက်ကြောင်း၊ ဖွဲ့စည်းပုံ စသည့် rock mechanics parameter များကို အလိုအလျောက် ထုတ်ပေးသည်။ ရှေ့တစ်လှမ်းမှာ prospectivity modeling ဖြစ်ပြီး ရှိပြီးဒေတာဖြင့် နောက်ထပ် တူးဖော်ထိုက်သည့်နေရာကို ရှာဖွေသည်။ နောက်တစ်လှမ်းတွင် near-miss analysis ရှိပြီး အတိတ်က မည်သည့် drilling များသည် သတ္တုရုပ်ကို အနည်းငယ်သာ လွဲခဲ့သည်ကို ပြန်လည်စစ်ဆေးသည်။ ထုတ်ကုန်ကို Datarock Core (core) နှင့် Datarock Chip (cutting) ဟူ၍ လိုင်းနှစ်ခု ခွဲထားပြီး subscription စနစ်ဖြစ်ကာ ဝဘ်ဆိုက်တွင် စျေးနှုန်း ထုတ်ဖော်မထားပါ။
ရှာဖွေရေးကုမ္ပဏီများ၊ သတ္တုတွင်း ဘူမိဗေဒနှင့် rock mechanics အဖွဲ့များ၊ resource model တည်ဆောက်သူများအတွက် သင့်လျော်သည်။ မြန်မာနိုင်ငံ၏ ဒေသတွင်း သတ္တုတွင်းလုပ်ငန်း အတိုင်းအတာ ကန့်သတ်ချက်ရှိသဖြင့် "image AI သည် လူအားဖြင့် ဖတ်ရှုမှုကို မည်သို့အစားထိုးနိုင်သည်" ဆိုသည့် စက်မှုလုပ်ငန်း ရည်ညွှန်းဥပမာအဖြစ် ပိုသင့်တော်သည်။
အဓိက လုပ်ဆောင်ချက်များ
- core နှင့် cutting image များ၏ အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်း
- ကျောက်လက္ခဏာ၊ ပြောင်းလဲမှု၊ သတ္တုပါဝင်မှု၏ ဂုဏ်သတ္တိ ခန့်မှန်းချက်နှင့် domaining
- rock mechanics parameter အလိုအလျောက် တွက်ချက်ခြင်း - RQD၊ အက်ကြောင်း၊ ဖွဲ့စည်းပုံ အကဲဖြတ်ခြင်း
- prospectivity modeling၊ နောက်ထပ် drilling နေရာ ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူ
- vector analysis နှင့် near-miss analysis၊ ရှိပြီး drilling ဒေတာကို ပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်း
- Datarock Core နှင့် Datarock Chip subscription ထုတ်ကုန်လိုင်း နှစ်ခု
အသုံးများသည့် နေရာများ
- ရှာဖွေရေး project များ၏ drilling core အစုလိုက် အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်း
- သတ္တုတွင်း rock mechanics parameter များ၏ လျင်မြန်သော တွက်ချက်မှုနှင့် စောင့်ကြည့်မှု
- ရှိပြီးဒေတာဖြင့် prospectivity map တည်ဆောက်ကာ drilling ဦးစားပေးအစီအစဉ်ချခြင်း
- သမိုင်းဝင် drilling များကို ပြန်လည်ခွဲခြမ်း၍ လွဲချော်ခဲ့သော သတ္တုပါဝင်မှု signal ရှာဖွေခြင်း
- အဖွဲ့များအကြား ဘူမိဗေဒ ဖော်ပြချက် စံနှုန်း ညီညွတ်စေ၍ လူသား ကွာဟမှု လျှော့ချခြင်း
အဓိက အင်္ဂါရပ်များ
- core နှင့် cutting image များ၏ အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်း
- ကျောက်လက္ခဏာ၊ ပြောင်းလဲမှု၊ သတ္တုပါဝင်မှု၏ ဂုဏ်သတ္တိ ခန့်မှန်းချက်နှင့် domaining
- rock mechanics parameter အလိုအလျောက် တွက်ချက်ခြင်း - RQD၊ အက်ကြောင်း၊ ဖွဲ့စည်းပုံ အကဲဖြတ်ခြင်း
- prospectivity modeling၊ နောက်ထပ် drilling နေရာ ဆုံးဖြတ်ရာတွင် အထောက်အကူ
- vector analysis နှင့် near-miss analysis၊ ရှိပြီး drilling ဒေတာကို ပြန်လည်စစ်ဆေးခြင်း
- Datarock Core နှင့် Datarock Chip subscription ထုတ်ကုန်လိုင်း နှစ်ခု
အားသာချက်များ
- တစ်ဦးချင်း အတွေ့အကြုံကို အလွန်အမင်း မှီခိုသော မှတ်တမ်းတင်အလုပ်ကို စံသတ်မှတ်ပေးကာ ရလဒ်ညီညွတ်မှုကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်သည်
- ဘူမိဗေဒနှင့် rock mechanics ဖတ်ရှုမှု လိုအပ်ချက် နှစ်မျိုးလုံးကို တစ်ပြိုင်နက် လွှမ်းခြုံသည်
- near-miss analysis သည် drilling အသစ်မလုပ်ဘဲ ဒေတာဟောင်းမှ တန်ဖိုးအသစ် တူးဖော်ပေးသည်
- ဩစတြေးလျ သတ္တုတွင်းပတ်ဝန်းကျင်တွင် အတည်ပြုပြီးဖြစ်၍ လက်တွေ့ဒေတာ လုံလောက်သည်
အားနည်းချက်များ
- ဝဘ်ဆိုက်တွင် စျေးနှုန်း ထုတ်ဖော်မထားဘဲ လုပ်ငန်းဆွေးနွေး ဝယ်ယူမှုအမျိုးအစားဖြစ်သည်
- model အရည်အသွေးသည် image ရိုက်ကူးမှု အရည်အသွေးနှင့် လုပ်ငန်းခွင် စံသတ်မှတ်မှုအပေါ် မူတည်သည်
- AI မှတ်တမ်းတင်ရလဒ်ကို အတွေ့အကြုံရှိ ဘူမိဗေဒပညာရှင်က ပြန်လည်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်သေးပြီး အလိုအလျောက် လုံးဝ မယုံနိုင်ပါ
- မြန်မာနိုင်ငံတွင် ကိုက်ညီသော ကြီးမားသည့် သတ္တုတွင်း အသုံးပြုမှု အခြေအနေ ချို့တဲ့သည်
အသုံးပြုမှုများ
- ရှာဖွေရေး project များ၏ drilling core အစုလိုက် အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်း
- သတ္တုတွင်း rock mechanics parameter များ၏ လျင်မြန်သော တွက်ချက်မှုနှင့် စောင့်ကြည့်မှု
- ရှိပြီးဒေတာဖြင့် prospectivity map တည်ဆောက်ကာ drilling ဦးစားပေးအစီအစဉ်ချခြင်း
- သမိုင်းဝင် drilling များကို ပြန်လည်ခွဲခြမ်း၍ လွဲချော်ခဲ့သော သတ္တုပါဝင်မှု signal ရှာဖွေခြင်း
- အဖွဲ့များအကြား ဘူမိဗေဒ ဖော်ပြချက် စံနှုန်း ညီညွတ်စေ၍ လူသား ကွာဟမှု လျှော့ချခြင်း
အယ်ဒီတာမှတ်ချက်
Datarock ကို "AI သည် တကယ်တမ်း မည်သည့်နေရာတွင် အသုံးဝင်သနည်း" ကို ရှင်းပြရာတွင် ဥပမာအဖြစ် အသုံးပြုရသည်ကို ကျွန်တော် အလွန်နှစ်သက်သည် - တီထွင်ဖန်တီးမှုကို အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ဘဲ လူတစ်ဦး core ကို ရှစ်နာရီကြည့်ရင်း မျက်စိလည်သွားသည့် အလုပ်မျိုးကို အစားထိုးခြင်းဖြစ်သည်။ ဤကဲ့သို့ အသုံးပြုမှုများ၏ ဘုံအချက်မှာ - အလုပ်ထပ်ခါတလဲလဲဖြစ်ခြင်း၊ စံနှုန်းရှင်းလင်းခြင်းနှင့် လူကြာကြာလုပ်လျှင် အရည်အသွေးကျခြင်းတို့ဖြစ်သည်။ မြန်မာနိုင်ငံ စက်မှုလုပ်ငန်းအများစုတွင် ဤကဲ့သို့ အလုပ်များ အမှန်တကယ်ရှိသော်လည်း ၎င်းကို AI ခေါင်းစဉ်အဖြစ် ကြည့်ရှုသူ မရှိသေးပါ။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
AI မှတ်တမ်းတင်ခြင်းက ဘူမိဗေဒပညာရှင်ကို အစားထိုးနိုင်ပါသလား
မရနိုင်ပါ၊ သို့သော် ဘူမိဗေဒပညာရှင်၏ အလုပ်အကြောင်းအရာကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။ အလိုအလျောက် မှတ်တမ်းတင်ခြင်းက ထပ်ခါတလဲလဲ၊ အချိန်ကုန်သော အခြေခံ ဖော်ပြမှုကို ကိုင်တွယ်ကာ လူသားစွမ်းအားကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှုတွင် အာရုံစိုက်စေသည်။ ထို့ပြင် model ၏ output ကို အတွေ့အကြုံရှိသူက ပြန်လည်စစ်ဆေးရန် လိုအပ်သည် - အထူးသဖြင့် ရှားပါးသော ကျောက်လက္ခဏာ သို့မဟုတ် ပုံမှန်မဟုတ်သော နမူနာများသည် AI အမှားလွယ်ဆုံး နေရာဖြစ်သည်။
image အရည်အသွေး မကောင်းလျှင် မည်သို့ဖြစ်မည်နည်း
ရလဒ်တွင် တိုက်ရိုက် ထင်ဟပ်လာမည်။ ဤစနစ်များသည် ရိုက်ကူးမှုအခြေအနေ (အလင်းရောင်၊ resolution၊ ချထားပုံ) အပေါ် အလွန်အမင်း အာရုံရှိသဖြင့် စတင်အသုံးပြုမီ လုပ်ငန်းခွင် image ကောက်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဦးစွာ စံသတ်မှတ်ရလေ့ရှိသည်။ သတ္တုတွင်းအများစု၏ ပထမဆုံး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုသည် အမှန်တကယ်တွင် software မဟုတ်ဘဲ ဓာတ်ပုံရိုက်ရုံတွင် အသုံးပြုသည်။
မြန်မာနိုင်ငံတွင် အလားတူ အသုံးပြုမှု ရှိပါသလား
မြန်မာနိုင်ငံတွင် ကြီးမားသော သတ္တုတွင်းလုပ်ငန်း မရှိသော်လည်း တူညီသော နည်းပညာ ယုတ္တိကို ဥမင်လိုဏ်ခေါင်းနှင့် မြေအောက် အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်း၏ rock mechanics ဖတ်ရှုမှု၊ ဘူမိဗေဒ drilling အစီရင်ခံစာ အလိုအလျောက်ပြုလုပ်ခြင်းတို့တွင် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။ Datarock ကို "image AI သည် လေးလံသော စက်မှုလုပ်ငန်း ဖတ်ရှုမှုသို့ ဝင်ရောက်ခြင်း" ၏ ဥပမာအဖြစ် ကြည့်ရှုခြင်းက တိုက်ရိုက် ဝယ်ယူရန် စဉ်းစားခြင်းထက် ပိုမို လက်တွေ့ကျသည်။
သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ
Motobook
တိုင်ဝမ်နိုင်ငံ၏ ပထမဆုံးသော တစ်ပတ်ရစ်ဆိုင်ကယ် တန်ဖိုးမှန်လမ်းညွှန် ဝက်ဘ်ဆိုက်ဖြစ်ပြီး ရောင်းချရန်ရှိသည့် ဆိုင်ကယ် ၃.၇ သောင်းကျော်နှင့် မော်ဒယ် ၈၁၂ မျိုး၏ ဈေးနှုန်းပေါက်စေးများကို ဖော်ပြပေးနေပါသည်။
Carbook
ထိုင်ဝမ် ဒုတိယလက်စွန်း ကားဈေးနှုန်း မှတ်တမ်းစနစ် - တကယ့်ဈေးကွက်ပေါက်ဈေး၊ အရေအတွက်နှင့် တန်ဖိုးထိန်းသိမ်းနိုင်မှုကို တစ်မျက်နှာတည်းဖြင့် ကြည့်ရှုနိုင်သည်
實價雷達 HouseTW
တရားဝင် အရောင်းအဝယ်မှတ်တမ်း သန်း 3.49 သန်းကို မြေအရည်ပျော်ခြင်း၊ ပြတ်ရွေ့ကြောများနှင့် ရေကြီးအန္တရာယ် မြေပုံများနှင့် ထပ်ပိုးပြသည့် တိုင်ဝမ် အခမဲ့ အိမ်ခြံမြေ ပလပ်ဖောင်း
Perplexity
ကိုးကားချက်ရင်းမြစ်များနှင့်အတူ ဖြေကြားပေးသော AI ရှာဖွေရေးနှင့် မေးခွန်းဖြေဆိုသည့် ကိရိယာ။
Simulanis
welding၊ forklift၊ မီးသတ်လေ့ကျင့်ရေး industrial VR simulator၊ တပည့်တစ်ရာကြိမ်ကျဆုံးလည်း ဒဏ်ရာမရ
ListenField
ဂျပန်-ထိုင်း team ဖွဲ့ဆောက်သော farm data platform၊ crop model နှင့် machine learning ပေါင်းစပ်၍ အထွက်နှုန်းခန့်မှန်း