为抢占国产算力新机遇，重庆市AI地矿研究院深度挖掘DeepSeek在自然语言处理、知识推理等方面的卓越性能，积极布局大模型应用。通过技术团队严谨论证和反复测试，AI地矿研究院近日实现了DeepSeek大模型在本地服务器的部署并稳定运行。这标志着该院在人工智能基础设施建设方面迈出了关键的第一步，为今后深化人工智能技术在地质矿产领域的研究和创新应用奠定了坚实基础。
相关负责人介绍，下一阶段，该院将重点围绕地质矿产领域的特色应用场景，探索大模型技术的创新应用：
一是探索地质数据智能分析。面对海量的地质数据，传统分析方法耗时耗力且难以深入挖掘潜在信息。该院将利用DeepSeek等大模型强大的数据处理能力，整合含矿地层、含矿构造、地质异常、物探、化探、遥感以及区域地质调查与矿产地质调查资料、地质勘探报告、分析测试报告等多源异构的地质数据，利用DeepSeek大模型进行多维数据关联分析和知识挖掘，揭示不同地质要素之间的内在联系和规律，为深部找矿、地质环境演化研究提供新的思路和方法，实现数据价值的最大化释放。
二是构建行业知识图谱。该院高度整合地质矿产领域专业知识，利用DeepSeek大模型从海量的地质文献、报告、标准规范中抽取地质概念、矿产类型、成矿规律、专家知识等信息中，构建结构化的地质矿产知识图谱，为科研人员、行业从业者提供知识检索、智能问答、知识推荐等服务，提高知识获取和利用效率；基于构建的地质矿产知识图谱，开发智能地质咨询系统，用户可以通过自然语言提问，快速获得准确、专业的地质知识解答，降低地质知识获取门槛，服务于更广泛的用户群体。
三是研究智能辅助决策。该院将结合专业知识库，研究基于DeepSeek等大模型的智能辅助决策方案，为地质找矿、地灾防治等关键领域提供更加科学、高效的智能化决策支持，弥补传统方法的不足；结合区域地质背景、矿产成矿理论、勘探数据等信息，利用DeepSeek等大模型构建智能找矿模型，预测矿产资源潜力，优选找矿靶区，降低勘探风险，提高找矿效率和成功率；充分利用前人成果基础上，基于DeepSeek等大模型分析地形地貌、地质构造、气象水文等多种因素，改进地质灾害风险评估模型，逐步实现地质灾害的智能预警、智能辅助决策。
