00:00:01
[موسيقى]
00:00:07
السلام عليكم ورحمه الله وبركاته بسم الله
00:00:09
والحمد لله والصلاه والسلام على رسول الله
00:00:12
اللهم يا معلم ابراهيم علمنا ويا ما فهم
00:00:16
سليمان فهمنا سبحانك اللهم لا علم لنا الا
00:00:19
ما علمتنا انك انت العليم الخبير اللهم
00:00:22
علمنا ما جهلنا وذكرنا ما نسينا وانفعنا
00:00:25
بما علمتنا وزدنا علما واجعل اعمالنا
00:00:29
ونيات خالصه لوجهك الكريم اليوم ان شاء
00:00:32
الله سوف اتكلم عن استكشاف المعادن
00:00:35
باستخدام الذكاء الاصطناعي معكم اخوكم
00:00:40
الدكتور ايمن بن نور قادرو ا استاذ بحث
00:00:44
مشارك في مدينه الملك عبد العزيز للعلوم
00:00:47
والتقنيه بسم الله وعلى بركه الله نبدا
00:00:49
محاور هذا اللقاء حتكلم عن اربع مواضيع
00:00:53
حبدا باستكشاف المعادن باستخدام الطرق
00:00:55
الجيوفيزيائيه ثم استخدام المعادن
00:00:58
باستخدام الذكاء الاصطناعي فوائد الذكاء
00:01:00
الاصطناعي تحديات الذكاء
00:01:05
الاصطناعي نبدا بالاستكشاف المعادن
00:01:08
باستخدام الطرق الجي فيزيائيه هنا انا
00:01:11
بتكلم عن الطرق الجي فيزيائيه بصفه عامه
00:01:14
وبعدين بخص احد الطرق واتكلم فيها بشكل
00:01:17
خاص الطرق الفيزيائيه تقييس التغيرات
00:01:21
الفيزيائيه الحاصله للطبقات الموجوده تحت
00:01:24
سطح الارض ومن هذه الخصائص مثلا الخصائص
00:01:26
الكهربائيه الخصائص التوصيليه خصائص
00:01:30
المغناطيسيه خصائص الجاذبيه خصائص الكثافه
00:01:34
والسرعه كل طريقه لها يعني فيها خصائص
00:01:38
فيزيائيه معينه مثلا الطريقه الساز ميه
00:01:40
الكثافه
00:01:41
والسرعه تكون القياسات الجيوفيزيائيه
00:01:44
ضعيفه كل ما بعد المصدر عن المستقبل اهم
00:01:50
اهم اهداف الطرق الجيوفيزيائيه في استكشاف
00:01:52
المعادن هو تحديد التراكيب الجيولوجيه
00:01:56
مثلا الصدوع والطيات والتشققات
00:02:00
وكذلك معرفه البيئه التعدينيه يعني طبيعه
00:02:04
تكون المعادن من حيث تركيبها الكيميائي
00:02:09
والتبلور كمان هناك العديد من الطرق
00:02:13
الجيوفيزيائيه المستخدمه في استكشاف
00:02:15
المعادن ومنها الطريقه الكهربائيه
00:02:19
والجاذبيه والمغناطيسيه وطريقه الالكترو
00:02:23
ماجنتك اللي هي الكهرومغناطيسيه وطريقه
00:02:26
التسجيل الاطار وكذلك السيزمك في هذا
00:02:30
اللقاء سوف ان شاء الله اركز على الطريقه
00:02:32
الساز ميه بحكم تخصصي فيها اكثر خلينا
00:02:35
نبدا بالطريقه الساز ميه الطريقه الساز
00:02:37
ميه خلينا نبدا بمميزات الطريقه الساز ميه
00:02:40
عن الطرق الاخرى اول شيء كفاءتها في تحديد
00:02:44
التراكيب الجيولوجيه القدره الى الوصول
00:02:47
الى اعماق كبيره تحت سطح الارض تصل الى
00:02:52
كيلومترات البيانات المجموعه بعد عمليه
00:02:56
البروسيين وعمليه
00:02:58
الربيش تعطينا وضوح عالي في الاتجاه
00:03:03
الافقي والاتجاه العمودي طبعا الاتجاه
00:03:06
الافقي يتحكم فيه الجريش وبالاتجاه
00:03:12
العمودي الدي كونفشن قدره الطريقه الساز
00:03:15
ميه على تعطينا تصور ثلاثي الابعاد
00:03:17
للطبقات تحت صف من اهم عيوب هذه الطريقه
00:03:21
انها مكلفه جدا يعني مقارنه بالطرق الاخرى
00:03:26
لان تجهيزاتها ومعداتها
00:03:28
[موسيقى]
00:03:30
كثيره
00:03:32
فهي مكلفه وكذلك تايم كونس اللي هو الوقت
00:03:36
تستهلك وقت اكبر ب عمليه الجمع الطريقه
00:03:40
السيزميه تعتمد على ثلاث اشياء طبعا جمع
00:03:42
البيانات اللي هو سم اكيشن وبعد كذا هذ
00:03:49
سمشن وبعدين انتربشن طيب خلينا نبدا
00:03:53
بالسام
00:03:55
اشن الهدف الرئيسي من جمع البيانات
00:03:57
السيزميه هو توليد موجات
00:04:00
تصدر من المصدر وثم تيتم
00:04:04
استقبالها عن طريق المستقبلات عشان تكون
00:04:07
الجوده عاليه لابد ان يكون مستوى النويز
00:04:11
قليل جدا حتى نحصل عليها كما تلاحظون هنا
00:04:15
اللي باللون الاحمر خلينا نقول هذه طبعا
00:04:19
تجمع البيانات الزميه في البر و في البحر
00:04:23
في البحر هناك سورس خاص فيها يسمى ايرجان
00:04:28
وهو المد
00:04:30
وال الهيدروفون تعتبر نوع من انواع
00:04:34
المستقبلات الايران تعتبر سورس مصدر
00:04:37
للموجات
00:04:39
وال الهيدروفون يعتبر هو
00:04:42
المستقبل للموجات الصادره من الاير اما في
00:04:47
البر فعندنا اكثر من سورس عندنا مثلا
00:04:52
الفايبر سايز هذا الشكل الفايبرو سيز
00:04:55
ويولد موجات يسمى فايبريتور كمان لانه
00:04:58
يسبب اهتزازات
00:05:01
عندنا الهامر وعندنا الوي دروب وعندنا
00:05:06
كمان عن طريق التفجير كل هذه تصدر موجات
00:05:10
وتنتشر هذه الموجات وتنتقل الى بطن باطن
00:05:14
الارض ومن ثم تنعكس وبعد كده عندنا نوع
00:05:18
واحد من المستقبلات اللي هو يسمى ايش جي
00:05:22
فون الجي فونز هذا الان طلعت انواع كثيره
00:05:26
من الجي فونز تعتمد على الفريكونسي في
00:05:28
جيفونا تعت
00:05:30
يعني كبون 2 كبون 3 كبون ويعتمد على نوع
00:05:36
البيانات اللي المراد تجميعها فتختار
00:05:40
الجفون المناسب كما تلاحظون هنا تم اصدار
00:05:44
الموجات تم اصدار الموجات وها المجات
00:05:46
تنتقل الى باطن الارض نتيجه تغير في
00:05:49
الخصائص الفيزيائيه لباطن الارض فيصير هنا
00:05:54
عمليه ايش انعكاس
00:05:57
وانكسار انعكاس هذه موجات عكست وطلعت هنا
00:06:00
تصعد تسجل في هذه الجيونات انا ذكرت في
00:06:03
الشريحه الاولى قلت ان السورس كلما بعد عن
00:06:07
المستقبل كانت الموجات ضعيفه يعني هذا
00:06:10
السورس وهنا المستقبل فيكون الريسيفر هنا
00:06:14
بعيد جدا عن هذا فتقل الموجات وتصير ضعيفه
00:06:18
طبعا انجمع الب في البحر اسهل واسرع من
00:06:21
جمعها في اليابس بسبب انه الجيونات في
00:06:25
البر تكون ثابته في الارض مرتبطه ببعض عن
00:06:29
طريق اسلاك زي ما انتم ملاحظين هنا اسلاك
00:06:31
كيابل هذه الكيابل هي تربطها وهذا الجفون
00:06:34
مغروس داخل الارض
00:06:36
فلما تنتقل من مكان لمكان فتحتاج الى وقت
00:06:40
اطول بينما في البحر
00:06:43
لا السفينه تتحرك وتسحب معها الهيدر فونز
00:06:48
والشوت والتسجيل يكون تقريبا 24 ساعه بعد
00:06:52
ما يتم تسجيل البيانات الان وحصلنا عليها
00:06:56
الان حصلنا على هذه
00:06:59
الداتا وتسمى داتا الخام او البيانات
00:07:02
الخام او بالانجليزي الرو ديتا طبعا زي ما
00:07:05
انتم شايفين الرو ديتا هنا تحتاج لها الى
00:07:07
عمل كبير تسمى بروسين من اهداف البروسيين
00:07:12
اول شيء لابد من حصول على بيانات عاليه
00:07:16
الدقه بجوده عاليه للحصول على هذه الجوده
00:07:19
العاليه لابد ان يكون تم جمعها با ايضا
00:07:23
بدقه عاليه طبعا هناك عده خطوات لمعالجه
00:07:27
البيانات الزميه لكن هنا تطرق لها حت تطرق
00:07:31
الى الاساسيه منها وهي مثلا عمليه الكيو
00:07:36
سي كوالتي كنترول و وكذلك داتا ايديت مثلا
00:07:43
هنا لاحظ هنا في نويز هذا نويز وكذلك هنا
00:07:48
الرفلكشن ما هو واضح يحتاج الى عمل اكثر ف
00:07:53
هنا نصلح عمليه
00:07:57
ينري ثم ننتقل
00:08:00
الى بعد كذا بعد ما نخلص تنظيف ديتا
00:08:03
وتهيئتها وكل شي يصير عندنا نصلح الفوي ان
00:08:10
بعد ما
00:08:11
نصلح نقدر
00:08:17
نصلح عباره عن جمع التريس هذا هنا كل واحد
00:08:21
هناس تجمع اكثر من تريس يعطينا تريس
00:08:25
واحد بعد كذا اخر خطوه فيها تسمى
00:08:29
و تتاكد انه كل الموجات انعكست من موقعها
00:08:36
الصحيح بعد كده هذا الناتج هذا الناتج
00:08:39
النهائي من
00:08:41
عمليه المعالجه بيانات الس ننتقل الخطوه
00:08:44
الاخيره
00:08:46
وهي
00:08:48
سشن او تفسير البيانات السيزميه بعد ما
00:08:53
تمت المعالجه الان نبدا
00:08:57
بعمليه التفسير يانات تفسير البيانات
00:09:01
يعتمد على انك ت يعني الهدف الاساسي منها
00:09:05
انك تحصل على صوره واضحه للتراكيب التحت
00:09:10
سطحيه ومن هذه التراكيب مثلا التراكيب
00:09:13
الجيولوجيه مثلا عندك
00:09:16
الطيات
00:09:18
والصدوع
00:09:20
والتشققات وكذلك ان نتاكد انه يكون
00:09:26
لدينا الانعكاسات واضحه
00:09:29
بشكل واضح يعني مثلا هذا هنا كل هذه تسمى
00:09:35
ريفلكشن واضح جدا والابلود ف عالي هذا
00:09:40
يدلك على جوده المعالجه للبيانات كما يبين
00:09:44
هنا هنا عباره عن طيه واضحه وهنا عباره عن
00:09:49
صدوع هنا عباره عن وجود امبلت عالي هذا
00:09:54
يدل انه
00:09:55
هنا خاصه ان هذه المنطقه منطقه رسوبيه هي
00:10:01
هذهه الديت للامانه
00:10:04
ديت من البحر وهذا يدل على وجود الغاز هنا
00:10:09
طبعا ديته البحر عباره عن رسوبيه فعشان
00:10:12
كذا اعطتنا استركشر جميل ونظيف وواضح طيب
00:10:15
الان انا بعطيكم زي ما يقولوا حاجه زي كيس
00:10:21
ستدي لبعض
00:10:23
الدراسات فعندنا هنا في الدراسه
00:10:28
هذه هنا على اساس نفرق بين الداتا ل
00:10:32
مجموعه لهدف انها تجمع للبحث عن او
00:10:36
الاستكشاف عن البترول ولا الغاز ان تكون
00:10:40
الجيولوجيه المنطقه سهله وبسيطه يعني
00:10:44
الطبقات واضحه وغالبا تكون افقيه او شبه
00:10:50
افقيه يعني لو كان فيها مالان بسيط ولا شي
00:10:53
زي الديت زي هذه هنا التراكيب واضحه وفيها
00:10:58
هنا الطبقات تقريب افقيه طبقات افقيه
00:11:02
ف هذه دائما تستخدم في البحث عن الاويل ان
00:11:07
جاز بينما اذا كنا نبحث عن التعدين
00:11:11
المعادن وهذا طبعا الاستركشر حقنا
00:11:14
جيولوجيك ستراكشر حقنا
00:11:16
حيكون مختلف وكذلك ان السرعات تكون عاليه
00:11:21
جدا طبعا هنا الطبقات
00:11:25
حتكون بشكل مائن وليس افقي
00:11:30
او شبه افقي فيها ميلان والتراكيب
00:11:33
الجيولوجيه فيها
00:11:34
معقد
00:11:36
خلينا نركز على المثال هنا هذا احد
00:11:40
الامثله هذه المقارنه بين بيانات ثلاثيه
00:11:44
الابعاد هذه طبعا هنا هذه الجهه هذه كلها
00:11:47
ثلاثيه الابعاد تسمى وهذا 2 دي ثنائيه
00:11:52
الابعاد نلاحظ ان الامبلي هنا اعطانا عالي
00:11:56
جدا في التو دي واعطانا برض هنا امبلت
00:12:00
عالي وهذا يثبت لنا انه هنا في نوع من
00:12:04
انواع التمعدن في هذه المنطقه وهنا في
00:12:08
معدن اللي هو معدن السلفا طبعا هنا موجود
00:12:12
بشكل ضخم
00:12:14
جدا فهذه اثبتت الطريقه الساميه قدرتها
00:12:18
وكفاءتها في تحديد التمعدن
00:12:22
هذا مثال اخر تم جمع هذه البيانات الزميه
00:12:27
في السويد
00:12:29
كريستن بيرج في منطقه اسمها كريستن بير
00:12:34
ماين نلاحظ
00:12:36
ان دقه عاليه ب جوده البيانات واعطتنا انه
00:12:42
هنا تكون كمان ايض
00:12:45
السلفا وان سلفايد هنا ممتد
00:12:49
حتى الوست الى الغرب تقريبا فهنا عندنا
00:12:53
ماسف سلفايد
00:12:56
وهذا يثبت كفاءه وقدره
00:12:59
الطرق الجيوفيزيائيه ومن ضمنها الطريقه
00:13:03
الساسيه الان انتقل الى المحور الثاني
00:13:07
استكشاف المعادن باستخدام الذكاء
00:13:12
الصناعي مبدئيا خلينا نقول الذكاء
00:13:15
الاصطناعي بدا في عام
00:13:18
1950 يعني الناس بادا فيه من زمان جدا من
00:13:23
مرحله
00:13:25
بعيده يعني وبداوا فيه والعالم قدم جدا
00:13:30
بينما تقريبا العلوم في منطقتنا العربيه
00:13:34
يمكن بدينا نتعرف عليها في اخر 15 سنه او
00:13:38
10 سنوات الاخير انا في الذكاء الاصطناعي
00:13:41
هنا حيكون كلامي مختصر بس على المشين
00:13:44
ليرنينج ام ال او بالعربي يسمى تعلم الاله
00:13:49
وهو عباره عن مجموعه من
00:13:51
الخوارزميات التي تتعلم منها البيانات
00:13:53
وتكون قادره على التنبؤ تعتمد اساليب تعلم
00:13:57
الاله على التقنيات التي تعلم منها كيفه
00:14:00
معالجه البيانات وتفسيرها من خلال تحسين
00:14:03
العلاقات المعقده بين البيانات المدخله
00:14:06
والمخرجات تعلم الاله يجدد الحلول مباشره
00:14:09
من البيانات عبر العمليات الحسابيه يعني
00:14:13
الخوارزميات فان فهم التعلم الاله يبدا
00:14:16
دائما بالفهم البيانات من ناحيه رياضيه
00:14:19
يعني لابد ان يكون عند الواحد علم كافي في
00:14:23
الرياضيات خاصه لين الجبرا حتى يكون قادر
00:14:27
في عمليات الاحصاء
00:14:29
لان المشين ليرنينج والذكاء الاصطناعي كله
00:14:32
يعتمد على الرياضيات وطبعا على البروجرام
00:14:35
طيب خلينا نقول انواع المشين ليرنينج طبعا
00:14:38
هذا ليس للحصر بس ناخذ الرئيسيه اللي
00:14:42
موجوده واللي متعارف عليها عند الناس ولا
00:14:46
هي اكثر من كذا في بعضهم يصنفها الى اربعه
00:14:49
في ناس يصنفها الى خمسه لكن انا اخذتها
00:14:51
ابسط شيء
00:14:53
هدف في هذه المحاضره اعطاء صوره عامه عن
00:14:57
المشين ليرين وعن كيف اول شيء خلينا نتكلم
00:15:01
عن الصوره الاولى هذه انه الذكاء
00:15:03
الاصطناعي هو زي ما تقولوا هو البيج
00:15:06
امبريلا بعدها يندرج تحتها المشين ليرنينج
00:15:10
طبعا في تفاصيل وكثيره وهذا لكن بكل بساطه
00:15:15
انا حبيت ابسط الموضوع انه ارتفيشيال
00:15:17
انتلجنس هي الكبيره هي الامبريلا الكبيره
00:15:19
تحتها تنضوي المشين ليرنينج والديب ليرين
00:15:24
طيب احنا عندنا هنا انواع المشين ليرنينج
00:15:28
قلنا ثلاثه
00:15:30
اول شيء سوب
00:15:33
فايز النوع الاول اسمه سوب فايز وهذا
00:15:36
النوع اكثر شيوعا حيث يتم تدريب
00:15:39
الخوارزميات على مجموعه بيانات وهذا يعني
00:15:42
ان لكل نقطه في مجموعه البيانات لها
00:15:45
مخرجات معروفه وقيم مستهدف وتتعلم
00:15:48
الخوارزميات كيفيه تحديد المدخلات والمخرج
00:15:52
النوع الثاني ان سبيز يستخدم هذا النوع
00:15:55
عندما لا يتم تصنيف البيانات مما يعني ان
00:15:57
الخوارزميات تعرف القيم المستهدفه لكل
00:16:01
نقطه بيانات بعكس الاول الاول معروفه هذه
00:16:04
غير معروف يعني ان تهدف الخوارزميات هنا
00:16:08
الى ايجاد نمط معين وبنيه تحاول انها
00:16:12
تستفيد من هذه البيانات بمفردها مما
00:16:15
يعطينا بعدين
00:16:17
القرارات او
00:16:20
التنبؤ قرارات للوصول للتنبؤ النوع الثالث
00:16:24
ريفورس تتفاعل الزمات مع بيئه ديناميكيه
00:16:28
وت علم كيف اتخاذ القرارات او اتخاذ
00:16:32
الاجراءات لتحقيق هدف محدد على عكس
00:16:36
التعلم على عكس السوب فايز حيث هذه هذه لا
00:16:41
تعتمد على توجيهات واضحه او بيانات مصنه
00:16:45
بينما السب فايز لا في بيانات مصن هي اقرب
00:16:48
الى طيب النوع الثاني هنا مشين
00:16:52
ليرين يعني خطوات المشين لير طبعا زي ما
00:16:55
قلت برضو هذ بشكل عام وبشكل مختصر
00:16:59
اوكثر شموليه وعموميه انا طرحت هذا
00:17:03
الموضوع اول شيء هنا
00:17:06
يتم عمليه او اول خطوه رئيسيه تتم عمليه
00:17:11
جمع البيانات
00:17:13
داتا تجمع البيانات طبعا المعلوميه كل ما
00:17:17
زادت المشين ليرن تحتاج بيانات كثيره كل
00:17:20
ما صار عندك كميه هائله من البيانات كل ما
00:17:24
كان عندك التوقع والتنبؤ ادق واصح
00:17:29
اول خطوه تسوي داتا جذرين بعد كده الخطوه
00:17:33
الثانيه داتا كلين يعني
00:17:36
احيانا صلح تنظيف ديتا لان في بعض
00:17:40
البيانات تكون زايده تكون غير منطقيه
00:17:44
فتصلح له عمليه كلين
00:17:46
يعني
00:17:49
كان بعد كذا الخطوه الثالثه تختار الطريقه
00:17:54
المناسبه من الطرق اللي شرحناها فوق طبعا
00:17:57
كل طريقه شرحناها كل طريقه من هذه الطرق
00:18:01
السوب فايز وان سب فايز لها الجورزمات
00:18:04
خاصه اكثر من الور ف تبدا تحدد وجهتك ايش
00:18:10
الجورم طبعا الجورم او الخوارزميات اللي
00:18:14
تختارها تعتمد على المشكله الموجوده لديه
00:18:17
يعني كل خوارزميه تحل مشكله معينه بعد كذا
00:18:20
تبدا تصلح بلدين للموديل بعد ما تصلح
00:18:24
البلد
00:18:25
للموديل شوف الموديل هل هو الموديل هذا
00:18:29
يعني منطقي معقول مقارب للواقع ولا لا اذا
00:18:33
ماه مقارب ترجع تصلح عمليه تكرار من ثاني
00:18:36
او هذ يسموها عمليه ترينين للتا ترين للدي
00:18:40
تروح وترجع تروح وترجع لين ما توصل لشيء
00:18:44
وانت يصير تسفاي يعني صير انت متاكد انه
00:18:50
وضعك سليم وانك
00:18:53
يعنيك بعد كده توصل الى الخطوه الاخيره
00:19:02
وهي انك توقع الحل الامثل ل او التنبؤ بحل
00:19:08
المشكله للوصول للحل يعني زي ما انتم
00:19:11
شايفين هنا الاسهم الاول في حمار يعني انك
00:19:15
عندك روديتا تصلح لها ترينين للتا بعدين
00:19:19
هنا تصلح لها تختار الموديل المناسب لها
00:19:23
بعدين هنا توصل الى التنبؤ الصحيح
00:19:29
طيب هنا هذه هنا امثله عن يعني عن الخطوات
00:19:34
اللي او خطوات المشين ليرنينج اللي كنت
00:19:38
تكلمت
00:19:39
عليها فع اساس انكون واضحين يعني ايش ما
00:19:43
يكون كله كلام يعني نظري نظري فهذا مثال
00:19:48
من احد الاعمال اللي اشتغلتها انا في احد
00:19:50
البيرات يعني تلاحظ هنا الخط عباره عن
00:19:55
الديت الاصلي النقاط الحمراء هذه عباره عن
00:19:59
الموديل الموديل الاول خلينا نسميه
00:20:02
الموديل الاول الدات الزرقاء عباره عن
00:20:04
الموديل الثاني طيب نحنا في البدايه قلنا
00:20:09
نصلح مقارنه بين الاحمر والديت
00:20:15
الحقيقيه وجدنا انه الاحمر بعيد
00:20:19
جدا عن عن عن الحقيقه الديت الحقيقيه فاش
00:20:26
سوينا هنا فقمنا استخدمنا في الازرق قمنا
00:20:30
زودنا عدد النقاط اللي حق الافلوشن وزودنا
00:20:33
وسوي عمليه بدين للموديل صلحنا اتريش
00:20:37
صلحنا لد للموديل مره ثانيه ترين للداتا
00:20:41
حتى وصلنا الى تسفاي ريزت النتيجه المرضيه
00:20:45
هذ هذا مثال والمثال الثاني هنا برضو
00:20:48
عندنا ترو ديتا اللي هي بالنقاط
00:20:51
السودا هذه عمليه ترينين اول ترينين كنا
00:20:54
هنا وجدنا ان التا بالاحمر وصلنا الى
00:20:58
نتيجه حلوه بعدين قمنا غيرنا التا كمان
00:21:01
ووصلنا الى نتيجه ثانيه طبعا انت تبدا
00:21:04
تصلح ترين ترين للداتا تروح وترجع تصلح
00:21:08
اتريش وترين للموديل حتى توصل الى رايت
00:21:13
ريز هذا النتيجه تقريبا م احيانا يكون في
00:21:17
عندك اختلافات بسيطه الاختلافات البسيطه
00:21:21
قد تؤثر على حسب التا على حسب الالم اللي
00:21:26
انت مختاره ممكن تختار
00:21:28
ثاني قد يعطيك نتائج افضل منها هنا عندنا
00:21:33
برضه مثال ثاني البيانات المعطى لنا ان
00:21:36
عندنا وجود المعادن هذ اللي بالاحمر مواقع
00:21:41
وجود المعادن ف استخدمنا الغم اسمه سبورت
00:21:46
فيكتور مشين واعطانا هذ النتيجه طبعا
00:21:49
النتيجه هذه ايش معناتها كل ما زاد الاحمر
00:21:53
اللون الاحمر كل ما اعطتنا ان هنا مكان
00:21:57
تواجد التعديل
00:21:59
بينما لو تلاحظوا هنا في الاسفل ما في اي
00:22:03
تمعدن واضح من هذه الطريقه فما تقدر
00:22:07
تعتمدها مباشره ف استخدمنا نفس الطريقه
00:22:11
ولكن اضفنا بيانات اضافيه بوتنشال فيل
00:22:14
ديتا الملاحظ هنا ان التمعت زادت لانه صار
00:22:19
عندنا اذا تفتكروا كلامي من اول قلت اذا
00:22:23
زادت قديتا عندك يعطيك نتائج دقيقه واقرب
00:22:27
الى الصح
00:22:31
فكما تلاحظون كل ما زاد الاحمر كل ما هذا
00:22:35
هذه اشاره الى ان التمعدن موجود في هذا
00:22:38
المك بينما اللون الازرق يدل
00:22:41
على عدم وجود التمعدن هذه
00:22:45
المناطق ها هنا استخدمنا طريقه ثانيه
00:22:49
اسمها كونفنشن نيرال نتورك س ان
00:22:53
ان برضه اعطتنا تمعدن واللون الاحمر يدل
00:22:57
على التمعدن
00:22:58
واللون الازرق يدل على عدم تمعدن اذا
00:23:02
قارنا بين الاثنتين وجدنا انه
00:23:05
طريقه السبورت فيكتور مشين افضل من طريقه
00:23:09
الكونف وهذا يدلك على قدره الذكاء
00:23:13
الاصطناعي على استكشاف مواقع التمعدن
00:23:20
طيب خلينا نتكلم عن عن فوائد استخدام
00:23:25
الذكاء فوائد استخدام الذكاء
00:23:29
ناعي زياده
00:23:31
الدقه احد اكبر اضافات الذكاء الاصطناعي
00:23:36
هي قدرته على زياده دقه التنبؤ في
00:23:39
الاستكشاف كما شاهدنا في الامثله السابقه
00:23:43
من خلال الخوارزميات من خلال استخدام
00:23:46
الخوارزميات والتي تمكن الذكاء الاصطناعي
00:23:51
للوصول الى المواقع المحتمله للرواسب
00:23:54
التعدينيه اثنين تحسين الكفاءه ضع الذكاء
00:23:59
اصطناعي معالجه مجموعه كبيره من البيانات
00:24:02
في جزء صغير من الوقت مقارنه بي يستغرقه
00:24:06
الانسان وهذا يسمح تحليل الى السرعه في
00:24:09
الانجاز وتسريع في عمليه الاستكشاف بشكل
00:24:13
كبير وتعزيز كفاءه المشروع بشكل عام
00:24:16
فعاليه التكلفه كوست
00:24:19
اكتف من خلال استخدام تحسين الدقه
00:24:22
والكفاءه يساهم الذكاء الاصطناعي ايضا في
00:24:26
توفير التكاليف
00:24:28
يقلل من الحاجه الى الحفر غير الضروري
00:24:31
ويسمح للشركات بتركيز مواردها على المناطق
00:24:34
ذات الامكانيات العاليه مما يجعل عمليه
00:24:38
الاستكشاف باكمله اكثر فعاليه من حيث
00:24:40
التكلفه وغير كذا انه بيقلل
00:24:43
من تدخل الانسان مباشره اذا قل عندك عدد
00:24:49
الموظفين فهنا انت صلحت عليهم زي ما تقول
00:24:52
قللت من عمليه
00:24:54
الصر وهذا
00:24:57
يعني يعني انتبهوا يا شباب الع
00:25:02
عموما تعزيز السلامه من خلال تجنب العمل
00:25:07
في الاماكن ذات الخطوره حيث يمكن عمليه
00:25:12
الذكاء الاصطناعي والتقنيات الاستشعار عن
00:25:15
بعد يمكن تقليل مشاركه البشريه في المناطق
00:25:21
استكشاف ذات الخطوره العاليه الاستدامه
00:25:25
تاهم قدره الذكاء الاصطناعي على التنبؤ
00:25:27
بالاثر بيئي للتنقيب عن المعادن في
00:25:31
الممارسات المستدامه يمكن ان يساعد في
00:25:34
انشاء استراتيجيات استكشاف تقلل من
00:25:36
الاضطراب البيئي
00:25:38
وتضمن الامتثال للانظمه البيئيه الابتكار
00:25:42
والتقدم دي تطبيق الذكاء الصناعي في
00:25:46
التنقيب عن المعادن الى دفع عجله الابتكار
00:25:49
مما يحفز تطوير تقنيات بطرق جديده حيث
00:25:54
يؤدي التقدم في الذكاء الاصطناعي الى
00:25:56
تعزيز الابتكارات في الاستكشاف الاستكشاف
00:25:59
والتي بدورها تؤدي الى مزيد من تطورات
00:26:01
الذكاء الاصطناعي ننتقل الى المحور
00:26:07
الاخير تحديات
00:26:10
استخدام الذكاء
00:26:12
الاصطناعي عندنا مثلا جوده البيانات هذا
00:26:16
تحدي كبير بحيث
00:26:19
ان عدم الدقه وعدم وجود جوده في
00:26:24
البيانات التي نستخدمها مما يؤدي الى
00:26:28
طبعا نتائج سلبيه وغير دقيقه وخاصه عندما
00:26:32
تتعامل مع كميات هائله من البيانات من
00:26:35
مصادر مختلفه اعتماد الاعتماد على التقنيه
00:26:39
تطلب تكنولوجيه الذكاء
00:26:41
الصناعي مستوى معين من المعرفه
00:26:44
التكنولوجيا لتنفيذها
00:26:46
وادارتها بشكل فعال وقد يواجه استطاع
00:26:49
التعدين الذي عاده ما يكون بطيء
00:26:53
في اعتماد الت التكنولوجيا الجديده
00:27:01
وكذلك ان الموظفين فيها يفتقرون الى
00:27:04
المهارات تكلفه تكلفه تبني الاعتماد على
00:27:10
الذكاء الصناعي قد تكون عاليه جدا ولا
00:27:13
يختصر الامر على تكلفه التكنولوجيا نفسها
00:27:16
فحسب بل يشمل ايضا تكاليف المرتبطه بتدريب
00:27:19
الموظفين واداره البيانات والصيانات
00:27:22
بصيانه النظام البرايفسي والسكيورتي
00:27:25
للداتا مع زياده الرقم
00:27:28
وتاتي مخاطر اختراق البيانات طبعا هنا
00:27:32
اختراق البيانات هذه من الشغل الحين
00:27:35
الانار التركيز كبير على السايبر سكيورتي
00:27:39
الامن السبراني
00:27:41
يعد يعني هنا الاختراق البيانات هذا امر
00:27:45
خطير جدا كيف انك تصلح عمليه سكيورتي
00:27:50
للديت اخر شيء طبعا الاعتبارات الاخلاقيه
00:27:53
يجب تصميم انظمه الذكاء الاصطناعي
00:27:56
واستخدامها بطريق
00:27:58
مسؤوله ولا بد من عازله الاعتبارات
00:28:00
الاخلاقيه مثل النزوح المحتمل للوظائف
00:28:03
بسبب الاتمته تقل الوظائف بسبب عمليه
00:28:07
الاتمته والاستخدام المسؤول واستخدام
00:28:10
الذكاء الاصطناعي بعنايه اتوقع هنا وصلت
00:28:13
الى نهايه
00:28:15
المحاضره اتمنى اني اني اضفت معلومه لكم
00:28:21
وتكون معلومه مفيده واتمنى ان يكون اللقاء
00:28:25
كان لقاء يعني ريب معلومات
00:28:29
[موسيقى]
