其间，CEO相子恒博士结业于剑桥大学，曾担任多个欧洲航天局项目的担任人，长时间从事遥感与AI相关研讨，专心于高不确定性条件下的系统建模与推演。CTO方飞博士曾主导英国金融机构的AI转型作业，拿手模型才能嵌入业务流程。CSO/CFO Jesse Huang则来自国际投行系统，长时间担任矿业并购与投融资作业。

  Deep Optica的方向是构建一个“矿业国际模型”系统，企图将传统依靠人力和经历的矿业判别作业，经过AI完结自动化与规划化。

  该系统整合了常识图谱与地质、地球物理、地球化学、遥感、钻孔等12类数据模态，总数据规划超越20TB，方针是推演成矿背面的条件逻辑，为工程与经济判别供给根底。

  Deep Optica的首个产品为Resource Connect（简称RC），面向矿业买卖流程的“案头判别”场景，提高项目从挑选、评价到决议计划的功率。用户只需输入方针区域方位，RC便可调用当地多源数据，对区域成矿条件进行系统化建模，辅佐圈定潜在成矿靶区，并在条件允许下，生成地下矿体的三维散布猜测。

  RC渠道中的AI智能体系统被划分为多个功能模块，分别从地质合理性、工程可行性和经济可行性视点协同作业。例如，部分智能体用于财物初筛和横向比较，部分担任解析技能文件和历史数据，部分则担任结合商场与本钱评价。

  在实践使用中，RC已在蒙古南戈壁项目中完结一次高效测验。面临当地历史数据缺乏的状况，Deep Optica使用其数据清洗才能pipeline，在一周内抓取并对齐了7倍于原有规划的数据，构成矿体猜测并提出4个钻探主张，其间3个与浅层矿体相符，将评价周期缩短了90%以上。

  此外，Deep Optica还获得了UCL（伦敦大学）教授、RL China发起人汪军的支撑，其在决议计划智能范畴的经历供给了向“国际模型”演进的技能方向。

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