Современные цифровые тренды в геологоразведке

В октябре 2026 г. в Москве прошла 3-я конференция «Техно в недрах», организованная компанией ГИНТЕЛЛ и объединившая более 350 специалистов в области цифровых решений для горнодобывающей отрасли.

В своем вступительном докладе Директор по развитию минерально-сырьевой базы ООО "Атлас Майнинг" Сергей Дюжев рассказал о современных цифровых трендах в геологоразведке и проблемах, которые скрывает цифровизация.

Процесс поиска и разведки месторождений полезных ископаемых достаточно консервативен и остается плюс-минус неизменным уже более ста лет. Что в прошлом веке, что в нынешнем надо выбрать участок недр, провести площадные работы (маршруты, геофизику, геохимию), выявить аномалии, вскрыть их горными или буровыми работами и в случае положительного результата прослеживать рудные тела дальше.

Качественным изменением последних десятилетий можно считать широкое внедрение цифровых технологий в геологоразведочные работы. Но если 20 лет назад это был чаще всего персональный компьютер, за которым проводилась оцифровка карт и «набивка» в Excel журналов опробования, то сейчас значительное количество исходной информации уже находится в цифровой форме – данные топографии, каротажа, документации и т.д. Плюс ко всему, за предшествующие годы накопился огромный объем данных, который сейчас в том или ином виде активно переводится в электронный вид. И здесь современные цифровые технологии проявляют себя в полной мере: они могут быстро и качественно обрабатывать информацию, особенно численную - обсчитывать, выделять аномалии. Широкое применение цифровых технологий уже является стандартом для обработки материалов геофизики и геохимии.

Современный геолог существует в едином цифровом пространстве.

В современных условиях довольно широко применяются технологии цифрового керна, которые прошли путь от простого фотографирования до гиперспектральной съемки высокого разрешения, позволяющей выделять минеральные ассоциации, оперативно обрабатывать результаты и включать их в геологическую модель.

Никого уже не удивишь применением БПЛА на карьерах для мониторинга состояния бортов, картирования и прочих задач.

Следующий тренд — это очень модный ныне искусственный интеллект. Здесь важно отметить, что ИИ сам по себе не создаёт геологическую информацию, а помогает её обрабатывать. Он может найти какие-то закономерности, которые могут быть не сразу видны, но вряд ли в данный момент сможет дать им геологическую интерпретацию. Здесь ключевая фраза: «в данный момент»…

За последние годы возросли запросы к моделированию. Если 20 лет назад пределом мечтаний была блочная модель с содержанием полезного компонента, то сейчас производству требуется комплексная модель, в которой также содержатся данные о вредных примесях, физико-механический свойствах технологических показателях извлечения и многое другое. Все это ведет к созданию цифрового двойника – динамически меняющейся системы, которая накапливает весь массив данных и позволяет производить, в том числе, и определённые прогнозы производственных процессов.

Но нельзя не сказать и о проблемах цифровизации.

Во-первых, цифровые данные не всегда значит «качественные». Проблема качества исходных данных существовала всегда. Базовый принцип оценки запасов «мусор на входе – мусор на выходе» не теряет своей актуальности, а с учетом того, что большая часть современных алгоритмов представляет собой «чёрный ящик» - даже требует повышенного внимания.

Вторая проблема — совместное использование данных. Обилие типов данных, форматов файлов, разного ПО приводит к сложностям совместного использования. Решение может быть создание единой цифровой платформы.

Третья проблема, естественно, кадровая. С кадрами в геологии проблема актуальна и так, а найти специалистов, которые в равной степени хороши как в области геологии, так и в области цифры, еще сложнее.

Еще один вопрос: объяснимость или, если быть точнее, «необъяснимость» результатов. Случается, что машина выводит корреляцию каких-то элементов в породе, лишенную геологического смысла. В таком случае, опять же, последнее слово остается за человеком.

Довольно значима проблема конфиденциальности данных. В последнее время велик соблазн вместо изучения материалов закинуть в нейросеть производственный отчет и попросить извлечь из него нужную информацию. Необходимо помнить, что в часто подобная информация представляет собой коммерческую тайну, поэтому особое внимание надо уделять вопросам ее защиты.

И последняя проблема, которую я назвал «иллюзия достоверности». Если везде транслируется мнение, что нейросеть умение человека, человек начинает в это верить. Спросите себя, часто ли вы проверяете правильность ответа нейросети, или же рассматриваете ее как истину в последней инстанции?

Конечно, цифровизация будет развиваться. Но ещё раз хочу сказать, когда самая умная нейросеть, собрав самые лучшие данные, даст самый точный прогноз, определит лучший участок, всё равно на сцену выйдет геолог, которому нужно надеть сапоги, взять молоток и ехать «в поля», где заниматься обычной геологической работой, в которой его пока никто не заменит.