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[AI学术] MineTRACE:基于证据的交互式矿产潜力推理系统

发布于:2026-09-03 22:00 最后更新:2026-09-04 02:14
#algorithm #AI #Machine Learning

Mineral exploration 需要融合地球化学、地球物理和地质等异构证据。传统的潜力评估系统往往只给出不透明的分数或热力图,难以解释。MineTRACE 是一个基于网页的交互平台,支持铜、金、镍、钨、锡、钴、钽和锰八种金属的证据驱动勘探。用户可以浏览潜力地图、查询具体地点或区域、查看支撑证据,并通过自然语言进行交互。系统核心是一个透明的专家树,结合地质知识和已知矿床,将多源证据聚合为可解释的潜力分数。对新地点的查询,聊天助手会从分析流水线中检索分数及其证据,并以自然语言呈现。评分模型在不同测试场景下的空间 AUC 可达 0.917,端到端评估进一步衡量查询准确性和响应的证据依据。MineTRACE 将公开的地球科学数据变得更易获取、解读和验证,帮助实现更高效、透明的矿产勘探。

点评:该系统通过可解释的专家树和自然语言交互,显著降低了专业门槛,为矿业公司提供了可靠的决策依据。

原文链接: https://arxiv.org/abs/2609.02060

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