Geo BRAIN Личный кабинет

Лаборатория ЦМПиМПИ

Ваши данные уже знают,
где искать руду

Geo BRAIN учится на известных месторождениях и рудопроявлениях вашего района и по геофизике, геохимии, рельефу и геологии строит карту перспективности. Заверку вы начинаете с самых сильных участков и можете обосновать, почему выбраны именно они.

Окно Geo BRAIN на шаге «Прогноз». Карта зон перспективности синтетической площади с контурами эталонов
Зоны перспективности на карте прогноза фон, 60% площади умеренная, 20% повышенная, 10% высокая, 5% очень высокая, 5% Снимок окна программы на синтетическом рудном районе 35 × 26 км. Реальные площади на сайте не публикуются.
10%

площади с самым высоким прогнозом вместили в среднем больше половины объектов, которых модель не видела. У случайной карты около десятой части.

9 моделей

от случайного леса до DINOv3 и графовых сетей. Рядом классические веса доказательств и нечёткая логика, все на одних и тех же данных.

10 шагов

от проверки данных до карты в GeoTIFF и готового проекта QGIS. Всё в окне программы, без программирования.

Данные

Накопленные съёмки начинают работать вместе

Геофизика, геохимия, рельеф и геологическая карта ложатся слоями, как в проекте ГИС, и модель учитывает их все сразу. Так находятся сочетания признаков, которые трудно заметить, накладывая карты вручную.

Критерии
Растры GeoTIFF, по файлу на признак, от магнитного поля и сопротивления до содержаний металлов и производных рельефа. Сетки разного шага, охвата и проекции программа сама приводит к одной.
Эталоны
Известные месторождения и рудопроявления растром или векторами SHP, GPKG и GeoJSON, заверенные безрудные участки и отдельная выборка для проверки. Точкам и линиям задаётся буфер в метрах.
Результат
Карта зон перспективности в GeoTIFF и проект QGIS, где зоны уже раскрашены, а поверх лежат эталоны. К карте прилагаются таблицы Excel, разброс прогноза, область применимости модели и вклад каждого критерия в каждый участок.

Как работает

От растров до готовой карты за десять шагов

Программа ведёт по порядку, от проверки данных до сводного прогноза. Настройки по умолчанию подобраны опытами на реальных площадях, поэтому первый прогноз строится без тонкой настройки. Расчёты идут в фоне, а проект открывается снова со всеми результатами.

  1. 01

    Данные

    Папка критериев, эталоны и выборка для проверки. Кнопка «Проверить данные» ещё до расчёта находит пропуски, пересечение выборок и одиночные эталоны и показывает их на карте данных. Ошибки видны раньше, чем на них уйдёт время расчёта.

    Шаг «Данные» и окно «Карта данных» с эталонами, безрудными участками и выборкой для проверки
  2. 02

    Корреляция

    Матрица связей по Пирсону или Спирмену выявляет дублирующие критерии до обучения, чтобы один и тот же признак не получил двойной вес.

    Шаг «Корреляция». Матрица связей двенадцати критериев
  3. 03

    Обучение

    Модель учится отличать обстановку известных объектов от фона. Лучший проход обучения программа выбирает сама, по тому, сколько проверочных объектов попадает в перспективные зоны.

    Шаг «Обучение». Кривая накопления и охват эталонов по проходам
  4. 04

    Прогноз

    Карта зон от фона до самых перспективных 5% площади. Мелкие контуры генерализуются по порогу в гектарах, и карта сразу готова для отчёта в GeoTIFF и проекте QGIS.

    Шаг «Прогноз». Карта зон перспективности
  5. 05

    Оценка модели

    Какие критерии определяют прогноз по всей площади и из чего сложилась оценка любого участка. Модель перестаёт быть чёрным ящиком, её выводы можно разобрать и обосновать.

    Шаг «Оценка модели». Карта ведущих критериев и вклады в прогноз участка
  6. 06

    ROC-анализ

    Информативность каждого критерия по отдельности, с учётом направления связи. Программа предупредит, если безрудные эталоны размещены смещённо и завышают оценку критерия.

    Шаг «ROC-анализ». AUC и ROC-кривые критериев
  7. 07

    Блочная валидация

    Площадь делится на блоки, модель учится без части из них и прогнозирует их вслепую. Это прямой ответ на главный вопрос, сработает ли модель там, где объекты ещё не найдены.

    Шаг «Блочная валидация». Карта проверки и AUC по частям площади
  8. 08

    Неопределённость

    Несколько вариантов модели дают согласованный прогноз и карту разброса. Область применимости показывает, где выводам модели можно доверять, а где данных для них мало.

    Шаг «Неопределённость». Приоритеты, разброс и область применимости
  9. 09

    Сводный прогноз

    Сильные стороны разных моделей в одной карте. Ансамбль собирается из уже обученных моделей, веса задаются вручную или считаются по ROC.

    Шаг «Сводный прогноз». Карта из трёх моделей
  10. 10

    Экспертная карта

    Веса доказательств и нечёткая логика по тем же критериям. Привычный экспертам прогноз рядом с картой модели показывает, где методы сходятся, а где расходятся.

    Шаг «Экспертная карта». Карта весов доказательств и веса по классам
Шаг «Данные» и окно «Карта данных»
Шаг 1 из 10 Данные

Снимки сделаны на синтетическом рудном районе. В нём сдвиговая зона с золотом, кальдера с эпитермальными жилами и порфировым штоком и гранитный батолит со скарнами на контакте. Реальных объектов и координат на снимках нет.

Модели

Девять моделей и классические методы

Не нужно заранее угадывать, какой метод подойдёт вашему району. Модели разных типов проходят одни и те же проверки на одной площади, а лучшие сводятся в общий прогноз.

Сети на фрагментах карты

  • DINOv3 + U-Net
  • U-Net
  • DOFA + U-Net
  • Panopticon + U-Net

Видят форму и текстуру аномалий, а не только значения в точке. DINOv3, DOFA и Panopticon заранее обучены на больших массивах изображений и космических снимков, это помогает им учиться на небольшом числе эталонов.

Графовые сети

  • GAT
  • GraphSAGE
  • GCN

Связывают похожие участки через всю площадь, даже далеко друг от друга, и учитывают район целиком, без нарезки на фрагменты.

Модели по пикселям

  • Бустинг
  • Случайный лес

Быстрая и надёжная точка отсчёта. Берут признаки из окон разного размера вокруг пикселя и учатся за минуты даже без видеокарты.

Экспертная карта

  • Веса доказательств
  • Нечёткая логика

Привычные экспертам методы по тем же критериям. Веса доказательств считаются по эталонам, а в нечёткой логике свои знания о районе вкладывает геолог.

Проверка

Проверка вслепую, как при настоящем поиске

На эталонах, по которым модель училась, она почти всегда выглядит отлично, и это легко принять за точность. Geo BRAIN проверяет иначе. Эталоны по очереди прячутся от обучения, и программа смотрит, где они оказались на карте, как если бы это были ещё не открытые объекты.

Итог показывает кривая накопления, стандартная для прогнозных работ. По горизонтали на ней доля площади под заверку, по вертикали доля найденных объектов. Так видно, сколько объектов окажется на той части площади, на которую хватит бюджета.

  • Блочная валидация по частям площади
  • Разброс вариантов модели и область применимости
  • Предупреждения о смещённых эталонах и слабых критериях
  • История расчётов с параметрами и оценками каждой карты
В среднем больше половины спрятанных объектов в 10% площади Реальная опытная площадь, 32 объекта, DINOv3 с настройками по умолчанию
0 8 16 24 32 объектов из 32 DINOv3 Случайная карта от 15 до 21 около 3

Объект засчитан, если карта ставит его выше 90% таких же по форме случайных участков площади. Точки это две раскладки спрятанных объектов и проходы обучения 6 и 10.

Числа таблицей
РасчётПроход 6Проход 10
Раскладка 11921
Раскладка 21615
Случайная карта3,2 в среднем

Пояснения

Советник объяснит каждый график и подскажет следующий шаг

Советник собирает все расчёты проекта в одну сводку. Программа находит слабые места и предлагает, что делать дальше, а языковая модель пишет заключение и отвечает на вопросы.

Пояснения простыми словами

Выводы по графику считает программа, а языковая модель только излагает их. Если в тексте появится число, которого не было в расчёте, программа его подсветит.

Рекомендации с кнопкой

Советник находит слабые места проекта, например дублирующие или слабые критерии, и предлагает следующий шаг. Рекомендация применяется одной кнопкой.

Локально или в облаке

Gemma 4 работает прямо на вашем компьютере. Облачная модель в Yandex Cloud отвечает за несколько секунд и получает только выводы расчёта текстом, без растров и карт.

Окно советника. Слева рекомендации программы по проекту, справа заключение языковой модели и её ответ на вопрос о доверии к карте
Советник в отдельном окне по проекту синтетического района со снимков выше. Заключение и ответ на вопрос о доверии к карте написала Gemma 4 12B на процессоре, с видеокартой ответы приходят быстрее. Нажмите на снимок, чтобы открыть его крупно.

Ваши данные

Расчёты идут на вашем компьютере

Растры, эталоны, обученные модели и карты никуда не отправляются. В сеть программа выходит только в пяти случаях, все они перечислены ниже, и это упрощает согласование установки со службой информационной безопасности.

Лицензия
Активация и короткая отметка раз в сутки. Уходят номер лицензии, хэши меток компьютера и версия программы. Имя компьютера, имя пользователя и адреса сетевых карт программа не читает.
Обновления
Проверка новой версии при запуске, не чаще раза в день. Выключается в настройках.
Отчёт об ошибке
Уходит, только если вы его отправили. Текст отчёта можно прочитать до отправки.
Облачные пояснения
Выводы расчёта и названия критериев текстом, без растров и карт. Облачная модель выбрана по умолчанию, в настройках её можно заменить локальной.
Локальная модель
Gemma и программа для её запуска скачиваются один раз, по кнопке «Установить».

Доступ

Начните прогноз на своих данных

Geo BRAIN распространяется по лицензии лаборатории ЦМПиМПИ для геологоразведочных предприятий, недропользователей и научных организаций.

Написать в лабораторию

Расскажите о площади, типе оруденения и данных, которые у вас есть. Мы ответим и пришлём код активации и установщик для Windows или Linux.

почта лаборатории Telegram

Личный кабинет

Для тех, у кого уже есть лицензия. По коду активации видны ваши компьютеры и срок лицензии, там же освобождается место заменённого компьютера и скачивается последняя версия программы.

Войти по коду активации