Deep Atlas uit Groningen is momenteel bezig met de commercialisering van haar revolutionaire technologie. De geologische innovator werkt al sinds 2017 aan een nieuwe methode om de mineralogie van gesteenten in beeld te brengen en wil uiteindelijk de doorstroombaarheid van gesteentenmonsters in de diepe ondergrond voorspellen met kunstmatige intelligentie. Om nog beter de markt te bedienen heeft de geologische innovator ervoor gekozen om de samenwerking aan te gaan met software- en data partner Researchable. De samenwerking focust zich op het verder doorontwikkelen, automatiseren en marktklaar maken van de bestaande software en algoritmen. Researchable specialiseert zich in de ontwikkeling en systeem architectuur van data intensieve applicaties.

Revolutionaire technologie

Deep Atlas heeft een revolutionaire analyse technologie ontwikkeld waarin ze kunstmatige intelligentie inzetten om gesteenten te analyseren met behulp van een hyperspectrale camera. De technologie is in een samenwerkingsverband ontwikkeld met de Universiteit Twente (UT) en de Rijksuniversiteit Groningen (RUG). De hyperspectrale camera maakt het mogelijk om korte-golf infrarood (SWIR) spectrale data te verzamelen over kern en gesteentenmonsters. Deze data vormt de basis om accurate voorspellingen te kunnen doen over de mineralogie en het stroomgedrag. Het leveren van data en voorspellingen over de doorstroombaarheid van gesteenten is van grote waarde voor de winning van aardwarmte, CO2-opslag en de gas- en olie-industrie.

“Als je de technologie van Deep Atlas vergelijkt met bestaande technieken, dan is het echt een revolutionaire technologie omdat er nu veel beter inzicht kan worden verkregen over hoe gesteenten zijn opgebouwd”, licht Eduard van Pagée, Business Developer bij Researchable toe. “Dit is zeer interessant voor het verminderen van onzekerheid bij het plannen van boringen naar bijvoorbeeld aardwarmte, CO2-opslag of gas- en olie”

Enorme hoeveelheden data

De camera die het Groningse Deep Atlas in eigen beheer heeft, levert hyperspectrale beelden op over het korte-golf infrarood spectrum van gesteenten. Deze beelden bestaan uit enorme hoeveelheden data die vervolgens geanalyseerd worden door een machine learning algoritme die samen is ontwikkeld met de Rijksuniversiteit Groningen (RUG). Toekomstige klanten van Deep Atlas kunnen straks continue een gedetailleerde dataset verwachten, samengebracht in een gebruiksvriendelijk rapport die gaat helpen om de diepe ondergrond beter te begrijpen. Om alle data automatisch te verwerken tot bruikbare informatie in de vorm van automatisch gegenereerde rapporten is de hulp ingeschakeld van softwarebedrijf Researchable.

Wijnand van Eijndthoven, Managing Director bij Deep Atlas, kijkt uit naar de samenwerking: “We hebben Researchable gevraagd om de bestaande software naar een hoger niveau te tillen en diverse processen te automatiseren. Door de technologie verder door te ontwikkelen kunnen we onze klanten een steeds betere dienstverlening aanbieden. Ik kijk uit naar de samenwerking met Researchable omdat ze veel ervaring hebben met data intensieve software ontwikkeling”.