Fleet推出Tau 3.8矿物系统AI模型
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Fleet Space Technologies在美加推出面向矿产系统的AI世界模型Tau 3.8，基于1000万个合成地质世界训练，结合三维地震、钻探、地质、地球物理与矿物学数据推断隐伏地质并排序靶区。在ATEX Resources智利Valeriano铜金项目留出钻孔测试中，铜品位预测误差比传统地质统计克里金估计低38%，最深外推孔误差最多低67%。
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Fleet推出Tau 3.8矿物系统AI模型
Fleet Space Technologies在美加推出面向矿产系统的AI世界模型Tau 3.8，该模型基于1000万个合成地质世界训练，结合三维地震、钻探、地质、地球物理与矿物学数据推断隐伏地质并排序靶区。在ATEX Resources位于智利的Valeriano铜金项目，Tau用留出钻孔测试，铜品位预测误差比同一批钻探构建的传统地质统计克里金估计低38%，最深的外推孔误差最多低67%。Fleet称其技术已用于巴基斯坦Reko Diq铜金项目、厄瓜多尔Fruta del Norte金矿等，客户包括金田（Gold Fields）、力拓（Rio Tinto）等。
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- PR Newswire · 矿业Fleet Space在美加推出Tau 3.8，称在ATEX智利Valeriano铜金项目品位预测误差低于克里金
Fleet Space Technologies在美加推出面向矿产系统的AI世界模型Tau 3.8，该模型基于1000万个合成地质世界训练，结合三维地震、钻探、地质、地球物理与矿物学数据推断隐伏地质并排序靶区。在ATEX Resources位于智利的Valeriano铜金项目，Tau用留出钻孔测试，铜品位预测误差比同一批钻探构建的传统地质统计克里金估计低38%，最深的外推孔误差最多低67%。Fleet称其技术已用于巴基斯坦Reko Diq铜金项目、厄瓜多尔Fruta del Norte金矿等，客户包括金田（Gold Fields）、力拓（Rio Tinto）等。
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