智東西
作者｜江宇
編輯｜漠影

智東西12月29日?qǐng)?bào)道，近日，礦業(yè)AI初創(chuàng)公司Deep Optica完成種子輪融資，投資方包括BV百度風(fēng)投與零以創(chuàng)投。

Deep Optica的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)包括CEO相子恒、CTO方飛和CFO Jesse Huang。

其中，CEO相子恒博士畢業(yè)于劍橋大學(xué)，曾擔(dān)任多個(gè)歐洲航天局項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人，長(zhǎng)期從事遙感與AI相關(guān)研究，專注于高不確定性條件下的系統(tǒng)建模與推演。CTO方飛博士曾主導(dǎo)英國(guó)金融機(jī)構(gòu)的AI轉(zhuǎn)型工作，擅長(zhǎng)模型能力嵌入業(yè)務(wù)流程。CSO/CFO Jesse Huang則來(lái)自國(guó)際投行體系，長(zhǎng)期負(fù)責(zé)礦業(yè)并購(gòu)與投融資工作。

Deep Optica的方向是構(gòu)建一個(gè)“礦業(yè)世界模型”系統(tǒng)，試圖將傳統(tǒng)依賴人力和經(jīng)驗(yàn)的礦業(yè)判斷工作，通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與規(guī)?；?。

該系統(tǒng)整合了知識(shí)圖譜與地質(zhì)、地球物理、地球化學(xué)、遙感、鉆孔等12類數(shù)據(jù)模態(tài)，總數(shù)據(jù)規(guī)模超過(guò)20TB，目標(biāo)是推演成礦背后的條件邏輯，為工程與經(jīng)濟(jì)判斷提供基礎(chǔ)。

▲Deep Optica數(shù)據(jù)資產(chǎn)（圖源：極客公園）

Deep Optica的首個(gè)產(chǎn)品為Resource Connect（簡(jiǎn)稱RC），面向礦業(yè)交易流程的“案頭判斷”場(chǎng)景，提升項(xiàng)目從篩選、評(píng)估到?jīng)Q策的效率。用戶只需輸入目標(biāo)區(qū)域位置，RC便可調(diào)用當(dāng)?shù)囟嘣磾?shù)據(jù)，對(duì)區(qū)域成礦條件進(jìn)行系統(tǒng)化建模，輔助圈定潛在成礦靶區(qū)，并在條件允許下，生成地下礦體的三維分布預(yù)測(cè)。

RC平臺(tái)中的AI智能體體系被劃分為多個(gè)職能模塊，分別從地質(zhì)合理性、工程可行性和經(jīng)濟(jì)可行性角度協(xié)同工作。例如，部分智能體用于資產(chǎn)初篩和橫向比較，部分負(fù)責(zé)解析技術(shù)文件和歷史數(shù)據(jù)，部分則負(fù)責(zé)結(jié)合市場(chǎng)與成本評(píng)估。

目前，該產(chǎn)品已獲得巴西最大礦業(yè)地質(zhì)服務(wù)集團(tuán)的采用，并開(kāi)始拓展南美市場(chǎng)。

在實(shí)際應(yīng)用中，RC已在蒙古南戈壁項(xiàng)目中完成一次高效測(cè)試。面對(duì)當(dāng)?shù)貧v史數(shù)據(jù)不足的情況，Deep Optica利用其數(shù)據(jù)清洗能力pipeline，在一周內(nèi)抓取并對(duì)齊了7倍于原有規(guī)模的數(shù)據(jù)，形成礦體預(yù)測(cè)并提出4個(gè)鉆探建議，其中3個(gè)與淺層礦體相符，將評(píng)估周期縮短了90%以上。

此外，Deep Optica還獲得了UCL（倫敦大學(xué)）教授、RL China發(fā)起人汪軍的支持，其在決策智能領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)提供了向“世界模型”演進(jìn)的技術(shù)方向。