ونشرت مجلة “المعادن” الصادرة عن منشورات MDPI، مقالاً علمياً حول البحث المشترك لعلماء من جامعة أميركبير التكنولوجية (طهران بوليتكنيك) وجامعة تومسك بوليتكنيك في مجال استكشاف المعادن والجيولوجيا.
ركز هؤلاء الباحثون اهتمامهم على طريقة مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات الإشعاعية والمغناطيسية في رواسب الحديد التي تسمح بالتقييم الجيولوجي الإقليمي لتوزيع المعادن.
أجريت هذه الدراسة في منطقة قريبة من قرية توت في محافظة يزد في إيران، وقد تم اختيار هذه المنطقة نظراً لتوافر بيانات الاستكشاف والبنية التحتية المتطورة.
وجاءت الدراسة على خلفية زيادة النشاط الإشعاعي في مواقع الحديد الخام في إيران والذي أدى إلى ظهور فكرة إجراء الدراسات الإشعاعية والمغناطيسية. بناءً على الملاحظات الجيولوجية، يمكن أن يكون لوجود الشذوذات المغناطيسية علاقة معقدة مع النشاط الإشعاعي المكثف للعناصر المختلفة.
وتكشف نتائج البحث المشترك بين العلماء الإيرانيين والروس أنه بناءً على السلوك المغناطيسي في منطقة توت واستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية، من الممكن تقدير مستوى النشاط الإشعاعي في مناجم الحديد. ونشرت نتائج هذا البحث في المجلة الدولية للمعادن.
في هذا البحث، قام الباحثون بتحليل البيانات الميدانية المتعلقة بالجيولوجيا والجيوفيزياء (القياس الإشعاعي والقياس المغناطيسي) وقدموا تقديرات بشأن الرواسب الجديدة لهذا النطاق المعدني.
وطبقاً للملاحظات الجيولوجية والانطباعات الجيوفيزيائية، فإن وجود الشذوذات المغناطيسية يمكن أن يكون له علاقة معقدة مع النشاط الإشعاعي المكثف للعناصر المختلفة.
وباستخدام طريقة التجميع بالوسائل، قام هؤلاء الباحثون بدراسة سلوك متغيرين، قوة المجال المغناطيسي والنشاط الإشعاعي، وقدموا علاقة رياضية لتحليل سلوك هذين المتغيرين بالنسبة لبعضهما البعض.
ولتقييم البيانات التي تم الحصول عليها، استخدم العلماء شبكة عصبية اصطناعية تحاكي عمل الدماغ البشري، وهي من أكثر الطرق تقدماً في التنبؤ وتحليل البيانات الاستكشافية اليوم.
حيث أن البيانات التي يتم الحصول عليها من المسوحات الجيوفيزيائية والجيوكيميائية للمنطقة والبيانات الرقمية ضخمة جداً وتقييمها وتفسيرها وتحويلها لها تكلفة حسابية عالية، بينما أدى التحليل بهذه الطريقة إلى زيادة سرعة الأداء بالإضافة إلى الدقة العالية في تحليل البيانات والنتائج.
وقد دفعنا هذا إلى تفسير البيانات متعددة الأبعاد باستخدام الإحصائيات والأساليب الرياضية القائمة على تحليل الشبكة العصبية. وفي هذا البحث، تم استخدام الشبكة العصبية كأداة مهمة للتقدير والتعلم الآلي للمعالجة السريعة للبيانات الضخمة وتفسيرها السريع والتنبؤ بالمعلومات.
