Albert Mining = (Imagination * Innovation) + Industrie Minière

Notre outil exclusif dotée d’intelligence artificielle nommé CARDS vous permet de mieux cibler vos zones d’exploration.

Économisez temps et argent en restreignant le nombre d’exploration

CARDS utilise les plus récentes avancées en intelligence artificielle et en développements d’algorithmes de reconnaissance des formes pour analyser des bases de données géoréférencées compilant les données historiques d’exploration géologiques, géochimiques, géophysiques, structurales et celles provenant de modèles numériques d’altitude (MNA).

Création de modèles de cibles de forage

De percées en matière de modélisation géologique 3D, d’inversion géophysique et de visualisation évoluée ont permis d’intégrer des données quantitatives et pluridisciplinaires dans les projets d’exploration minière.
Albert Mining vous aide à cibler plus rapidement
en utilisant CARDS 2D et 3D
depuis 2005

À propos de Albert Mining

Saviez-vous qu’un seul projet sur plus de 3 333 seulement sont devenus une mine au cours des dernières années? Albert Mining : le seul générateur de projet utilisant l’intelligence artificielle et l’exploitation de données à votre avantage. Notre équipe révolutionne l’industrie minière grâce à ses experts en analyse de données pour découvrir ce que les géologues ne sont pas en mesure d’identifier de leurs propres yeux.

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Pays dans lesquels nous opérons

Là où l’intelligence artificielle rencontre la géologie

Notre force d’analyse

L’analyse de chaque cellule du modèle ainsi que les caractéristiques de toutes les cellules à l’intérieur d’un certain périmètre (la zone contiguë) sont considérées dans l’évaluation de cette cellule. En procédant ainsi, les cellules manquant de données peuvent tout de même être soulignées par CARDS 3D si la combinaison de leurs caractéristiques restreintes et des caractéristiques importantes de cellules contiguës sont semblables à celles de cellules du système affichant des résultats positifs connus. Les cibles d’exploration sont ensuite dérivées des cellules affichant des similitudes élevées avec les cellules de la base de données positives.

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