经一千万个合成地球训练的AI，在TSXV上市公司ATEX的Valeriano项目中，表现优于传统铜矿估算

Fleet Space Technologies将Tau 3.8描述为一个旨在将其3D地震智能与钻探、地质学、地球物理学和矿物学数据结合的系统。其既定目标是重建隐藏的地质结构，为资源扩张的潜在目标进行排名，并识别可以减少不确定性的进一步测量，从而使矿业公司能够做出更明智的钻探决策。

该公司将矿物发现视为AI行业的瓶颈，理由是数据中心和输电线路对铜的需求不断增长，尤其是在北美。传统的勘探方法被描述为缓慢、昂贵且不确定。Tau 3.8旨在通过提供对矿体的更清晰洞察，提高勘探的资本效率，潜在地减少无效钻孔的数量，每个钻孔可能花费数十万美元。

在ATEX Resources位于智利的Valeriano铜金项目中，据报道，Tau 3.8通过将Fleet的环境噪音断层扫描和大地电磁测量与机器学习相结合进行了测试。该模型在针对其训练中未使用的钻孔进行评估时，预测铜品位的误差比传统地质统计估计减少了38%。对于更深的延伸钻孔，报告的误差减少高达67%，这表明在预测矿物浓度方面准确性有所提高。