Polski
Angielski
Transformacja cyfrowa i AI w przemyśle – Sztuczna inteligencja w poszukiwaniu i eksploatacji surowców
Informacje
Data: Wtorek 24.02.2026
- ArcGIS wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia głębokiego w wykrywaniu i klasyfikacji obiektów dwu oraz trójwymiarowych
- Studium przypadku przewidywania petrofizycznego z wykorzystaniem uczenia maszynowego zintegrowanego z inwersją interwałów w ciasnym zbiorniku piaskowym w Egipcie
- Opracowanie innowacyjnej technologii wzbogacania rud metali nieżelaznych z wykorzystaniem systemu prekoncentracji opartego o algorytmy sztucznej inteligencji
- MineCam - zastosowanie teledetekcji w połączeniu z uczeniem maszynowym do monitoringu obszarów górniczych
- Wpływ paleorzeźb na sedymentację i diagenezę oraz znaczenie tego procesu dla przewidywania potencjału geozagrożenia w wyrobiskach kopalń KGHM
- Zdalne monitorowanie naszej niebezpiecznej planety za pomocą Sentinel-1 SAR
- Klasyfikacja obszarów miejskich z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego GAOFEN-3 SAR LIGHTGBM
- Systemowe wspomaganie rewitalizacji terenów pogórniczych przy użyciu narzędzi geoinformatycznych
- AGEMERA efektywna eksploracja i geomodelowanie europejskich surowców krytycznych. Projekt mający na celu zaspokoić popyt na minerały i wesprzeć autonomię surowcową UE.
- Podejście GIS do przestrzennego przewidywania i wizualizacji zanieczyszczenia wód gruntowych całkowitą zawartością rozpuszczonych substancji stałych (TDS) w Asmarze w Erytrei
