俄羅斯科學家開發出一種用于礦藏研究的人工神經網絡

　　俄羅斯聯邦科研機構管理署發布消息稱，俄科院科拉科學中心的研究人員使用人工神經網絡方法繪制出復雜礦床的分布。這一研究成功發表在著名的國際期刊《科學報告》上。

　　 在地質繪圖時，多多少少會受到客觀因素和主觀意識的影響。地質學家按照一定的網絡（例如，每隔50米）選擇巖石的樣本，并根據自己的美感，將其分解成小類，這是繪圖主觀性的首要來源，因為任何一組事實可以按多種不同方式進行分類。當樣品被分類之后（按小堆擺放），地質學家開始確定在空間里這些各類巖石之間的界線如何分布，以此來繪制礦床的地圖和剖面。這樣做是源于自己對礦源的認識、與其它類似礦的比較、自己對礦床的印象。一般來說，與自己受教育的程度、工作經驗、某個學派、以及美感等有關。其結果是，在實踐中，對同一礦床不同地質學家可以按完全不同的方式來描繪。

　　 為了克服繪制的主觀性，該中心的地質學家以斜鋯石、磷灰石和磁鐵礦分布的科夫多爾礦床為例，使用人工神經網絡方法構建了摩爾曼斯克地區礦床結構的三維模型，分析用的數據采用鉆探出的巖石的化學成分和礦物成分。研制的這一方法可以優化地質學家的工作，使用正確調諧的“機器學習”（神經網絡或者其它類似的方法）和地質統計學建立的礦床3D地圖，這對礦床的最佳開采和降低成本非常必要。

　　 該新方法對研究俄羅斯北極地區的礦產資源具有很廣的前景。該課題得到了俄羅斯科學基金會的支持。