Vancouver – 23. Januar 2023 /IRW-Press/ – Benchmark Metals Inc. (Benchmark oder das Unternehmen)(TSX-V: BNCH) (OTCQX: BNCHF) (WKN: A2JM2X) freut sich bekannt zu geben, dass es unter Verwendung von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz (KI) positive Ergebnisse für die Mineralisierungserweiterung erhalten hat. Das Unternehmen nutzte vor Kurzem Maptek DomainMCF (erster Durchgang), um die mineralisierten Gold- und Silberbereiche innerhalb der Lagerstätten Cliff Creek und Dukes Ridge zu bewerten, zu validieren und zu erweitern. Die Ergebnisse zeigen auf Grundlage des Einsatzes von maschinellem Lernen in Verbindung mit detaillierten Protokollierungen und geochemischen Alterationskartierungen, dass die Lagerstätten Cliff Creek und Dukes Ridge erweitert werden können. Das Vorzeigeprojekt von Benchmark, das Gold-Silber-Projekt Lawyers (das Projekt), befindet sich in einer über den Straßenweg zugänglichen Region des ertragreichen Gebiets Golden Horseshoe im zentralen Norden der kanadischen Provinz British Columbia.

Chairman und CEO John Williamson sagt dazu: Wir haben zur Modellierung der goldhaltigen Trends innerhalb jeder der Lagerstätten Methoden der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Die Ergebnisse stimmen mit unseren früheren Interpretationen überein und weisen auf potenziell erweiterbare innerhalb unserer aktuellen Tagebaumodelle hin. Diese Arbeiten werden zur weiteren Verfeinerung der Bohrpläne für Ressourcenerweiterungsinitiativen im Jahr 2023 verwendet werden. In den kommenden Monaten werden wir erneut maschinelles KI-Lernen mit zusätzlichen Eingaben einsetzen, um die Bohrziele genauer abzugrenzen.

Das unabhängig erstellte Goldäquivalentmodell auf KI-Basis ist eine nachdrückliche Bestätigung des Explorationsmodells und unterstreicht das beträchtliche Potenzial für eine fortgesetzte Erweiterung der Mineralisierung (Abbildung 1A & 2). Darüber hinaus liefert das Modell Hinweise auf mehrere interessante neue Trends (Abbildung 1 & 2), die im Rahmen zukünftiger Bohrprogramme erprobt werden können. Das von Maptek erstellte fortschrittliche KI-Modell ist ein innovativer Ansatz, um weiteren bedeutenden Wert bei der Lagerstätte Lawyers sowohl im Bereich der Tagebau- als auch der Untertageressourcen mit jedem weiteren Bohrprogramm zu schaffen. Die Lagerstätten Cliff Creek und Dukes Ridge werden von großen strukturellen Trends in Nordwest- bzw. Westnordwest-Richtung kontrolliert. Sie bilden die Grundlage des umfassenden Explorationsmodells von Benchmark, das erfasste geologische Merkmale, umfangreiche strukturelle Daten und kategorisierte Mineralisierungsbereiche kombiniert, um die Mineralressourcenschätzung zu untermauern.

Zusätzlich zum neu entwickelten KI-Modell wurden unabhängige neue Alterations- und lithologische Modelle unter Verwendung geochemischer Multielementdaten erstellt, um einen besseren Einblick in die mineralisierten Bereiche zu erhalten und neue Explorationswerkzeuge zu entwickeln, die zur Identifizierung und Ausrichtung auf neue mineralisierte Zonen und zur potenziellen Erweiterung hochgradiger Zonen verwendet werden können. Es besteht eine hervorragende Übereinstimmung zwischen diesen Modellen und der erfassten Geologie sowie den Mineralisierungs- und Strukturmodellen. Die geochemische Gruppierung High Potassium (Abbildung 1B) entspricht der protokollierten kaliumhaltigen Alteration, die die Hauptmineralisierungszone umhüllt und eng mit hochgradigen Au-Ag-Abschnitten verbunden ist. Diese Alterationszonen entlang der großen NW- und WNW-Verwerfungen weisen dieselbe räumliche Ausrichtung auf wie das KI-Modell und das Ressourcenmodell von Benchmark, was einen weiteren Beweis für die Verwendung von Alterationskartierungen und geochemischen Multielementdaten als wirksames Instrument zur Erweiterung bekannter mineralisierter Bereiche und zur Aufdeckung neuer Möglichkeiten bei der Lagerstätte Lawyers darstellt.

Abbildung 1 – Tiefenschnitt der Lagerstätten Cliff Creek und Dukes Ridge mit KI-Erweiterungszonen (A) und geochemischem Alterationsmodell (B)
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Abbildung 2 – Querschnitt der Lagerstätte Dukes Ridge mit Blick nach Nordwesten mit KI-Erweiterungszonen
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DomainMCF – Tools für maschinelles Lernen

Maptek DomainMCF nutzt maschinelles Lernen, um Bereichsgrenzen direkt aus Probendaten zu generieren und so schnell Ressourcenmodelle zu erstellen. Die Verwendung von Deep Learning zur Vorhersage kategorischer Variablen wie geologischer Bereiche ist ein äußerst effizienter Prozess, der nur wenige Eingabeparameter erfordert und ein Ergebnis erzeugen kann, das ein Maß für die Vorhersageunsicherheit enthält. Geologen geben Bohr- oder andere Probenahmedaten ein und erhalten Bereichs- oder Gehaltsmodelle in wesentlich kürzerer Zeit als bei herkömmlichen Methoden zur Ressourcenmodellierung. Die Analyse nutzt das Fachwissen von Experten für die Interpretation und Bewertung, unterstützt durch einen automatisierten maschinellen Lernansatz.

Über Benchmark Metals

Benchmark Metals Inc. ist ein kanadisches Gold- und Silberunternehmen, das derzeit sein zu 100 % unternehmenseigenes Gold-Silber-Projekt Lawyers in der ertragreichen Bergbauregion Golden Horseshoe im Norden der kanadischen Provinz British Columbia, weiterentwickelt. Das Projekt umfasst drei mineralisierten Lagerstätten, in denen die Mineralisierung für eine Erweiterung offensteht, sowie über 20 neue Zielzonen entlang des 20 Kilometer langen Trends. Die Aktien des Unternehmens werden in Kanada an der TSX Venture Exchange, in den Vereinigten Staaten im OTCQX Best Market und in Europa an der Tradegate Exchange gehandelt. Benchmark wird von erfahrenen Fachleuten für Ressourcen geleitet, die bereits Erfolge beim Ausbau von Explorationsprojekten, ausgehend von den Basisarbeiten bis hin zur Produktionsreife, vorweisen können.

Qualitätskontrolle und Qualitätssicherung

Der technische Inhalt dieser Pressemitteilung wurde von Michael Dufresne, M.Sc., P.Geol., P.Geo., und Carly Church, P.Eng., FEC, PMP, beide qualifizierte Sachverständige gemäß National Instrument 43-101, geprüft und genehmigt.

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FÜR DAS BOARD OF DIRECTORS

gez. John Williamson
John Williamson, Chief Executive Officer

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