Kunstig intelligens i geoteknikk

september 28th, 2019 28. september 2019

EMerald Geomodellings medgrunnlegger og VP Technology Craig W. Christensen skal være panelmedlem på den tredje internasjonale konferansen om informasjonsteknologi i geoteknikk (3rd International Conference on Information Technology in Geo-Engineering (ICITG)). Temaet er: hvordan har AI og maskinlæring påvirket bransjen vår, og hva er fremtiden? Her er hans perspektiv:



Fortiden: Feilslått kommunikasjon

Tidligere har geofysikere slitt med å formidle fordelene ved geofysiske undersøkelser for geotekniske prosjekter. Selv om fordelene med billige, ikke-inngripende grunnundersøkelser kan være åpenbare, har det vært utfordrende å overbevise oppdragsgivere om å prøve mer innovative metoder for grunnundersøkelser.

Mange potensielle kunder hadde bare troen på direkte målinger fra kostbare borehull og stolte ikke på indirekte og mindre presise geofysiske undersøkelser. Selv for ingeniører som hadde erfaring med geofysiske undersøkelser i prosjektene sine, manglet effektive verktøy for å kommunisere resultatene. Kart, tverrsnitt og PDF-rapporter var for mange kunder for tungvint å bruke i planleggings- og designarbeidet. Bare spesialiserte geotekniske ingeniører har klart å hente ut verdifull informasjon fra komplekse geofysiske modeller.

Innovasjoner for å overkomme hindringer

Hos EMerald Geomodelling har maskinlæringsteknikker bidratt til å overvinne denne skepsisen. Ved å kombinere styrkene til geofysiske og geotekniske data på en kvantitativ måte, blir det tolkede produktet av de to både av bedre kvalitet og produseres til en mye lavere kostnader.

Industrien for øvrig har begynt å bruke 3D-programvare som et viktig planleggingsverktøy. Tiden hvor geofysikere bare kunne levere statiske rapporter er over. EMerald tilpasset seg ved å levere 3D-modeller som kan importeres direkte i ingeniørenes planleggingsverktøy. Dette sikrer at resultater fra geofysiske undersøkelser blir vurdert når man tar store prosjekteringsbeslutninger.

Sammen har disse endringene hjulpet EMerald med å bryte ned barrierer som skiller ingeniører og geofysikere, og dermed bygge broer mellom siloene innen anvendt geovitenskap.

Fremtidige utfordringer: Å finne konsensus og klarhet

Det er to hovedutfordringer for den geotekniske industrien fremover: mangel på standardformater for 3D-undergrunnsdata, og en dårlig forståelse av begrensningene til AI.

EMerald leverer vanligvis modeller i et spesifikt format for hver kunde. Det er tidkrevende å endre arbeidsflyten for å imøtekomme hvert nye format. I den geotekniske verdenen er det liten enighet om hvordan disse datasettene skal struktureres. Dette hindrer kommunikasjonen mellom organisasjoner. BIM har blitt en standard for bygningsingeniører som jobber over bakken. Så langt ser det ut til å være en lovende retning for arbeid under overflaten.

Til slutt, selv om AI-verktøy har gitt imponerende resultater, er erfarne analytikere med fagspesifikk kunnskap fremdeles nøkkelen for kvalitetskontroll. Dette fordi vi fremdeles bare har begrensede verktøy for å revidere hvordan AI-modeller kommer til en konklusjon. Når maskinlæring tas i bruk i nye og mer kompliserte problemer, må man være oppmerksom på og kritisk til det man får ut.