Machine Learning liefert Bohrtargets: Gold Hunter definiert 40 neue KI-Goldziele

Gold Hunter Resources (CSE: HUNT; WKN: A2QPAL) geht bei der Vorbereitung seines ersten Diamantbohrprogramms auf dem Great-Northern-Projekt in Neufundland mit einem datengetriebenen Ansatz vor. Eine von Windfall Geotek durchgeführte Machine-Learning-Analyse hat auf dem großflächigen Projekt insgesamt 40 Goldexplorationsziele identifiziert. Besonders relevant sind dabei fünf hochrangige Zielbereiche, die von beiden eingesetzten Modellen bestätigt wurden. Für Gold Hunter entsteht damit eine zusätzliche technische Grundlage, um die endgültige Auswahl der Bohransatzpunkte vor dem geplanten, vollständig finanzierten Programm über bis zu 10.000 Meter zu treffen.

Das Unternehmen verbindet auf Great Northern historische Daten mit modernen Explorationsmethoden. Neben Geologie, Strukturinterpretation, Geochemie, Geophysik und historischen Bohrungen fließen nun auch KI-generierte Zielvorschläge in die technische Bewertung ein. Damit soll die Entscheidungsbasis vor dem ersten Bohrprogramm verbreitert werden. Die Ausschreibung für Bohrdienstleister läuft bereits, die Vorbereitungen für die Mobilisierung sollen anschließend folgen.

Gold Hunter nutzt KI als zusätzliche Ebene der Zielauswahl

Gold Hunter hat Windfall Geotek beauftragt, deren proprietäres KI-System auf den umfangreichen Datensatz des Great-Northern-Projekts anzuwenden. Die Analyse greift auf 398 Bohrlöcher mit 23.493 Goldanalysen, 7.850 Oberflächen-Gesteinsproben sowie geophysikalische Daten zurück. Zu diesen geophysikalischen Datensätzen zählt auch die erste projektrelevante VTEM™-Plus- und Horizontal-Magnetic-Gradiometer-Untersuchung auf Distriktebene, die im Oktober 2025 abgeschlossen wurde.

Das Ziel der Analyse bestand darin, Bereiche zu erkennen, die geologische Merkmale mit bereits bekannten mineralisierten Vorkommen teilen. Die KI ersetzt damit nicht die klassische geologische Arbeit, sondern ergänzt sie um eine weitere Auswertungsebene. Gerade bei einem Projekt mit großer Fläche und vielen historischen Informationen kann ein solcher Ansatz helfen, Datenmuster sichtbarer zu machen und Zielgebiete für die weitere Prüfung zu priorisieren.

CEO Sean Kingsley betont, dass bei einem Junior-Explorer jedes Bohrloch zählt. Die KI-gestützte Zielanalyse wird deshalb gemeinsam mit den VTEM™-Ergebnissen und der Strukturinterpretation geprüft, während das technische Team auf die finale Auswahl der Bohransatzpunkte hinarbeitet. Aus Unternehmenssicht ist dabei wichtig, dass die Analyse bekannte mineralisierte Trends unterstützt und zugleich weitere Gebiete innerhalb des Distrikts hervorhebt.

Great Northern liefert 40 Goldziele aus zwei Modellen

Für die Analyse wurden zwei Modelle eingesetzt. Modell 1 deckte eine Fläche von 864,30 Quadratkilometern ab. Modell 2 konzentrierte sich auf 286,37 Quadratkilometer. Im Trainingsdatensatz von Modell 1 wurden 20.709 Goldanalysen verarbeitet, von denen 2.231 den Schwellenwert von mindestens 0,5 ppm Gold erfüllten. Modell 2 nutzte 29.861 Goldanalysen, darunter 5.072 Werte mit mindestens 0,5 ppm Gold.

Insgesamt generierten beide Modelle 40 Goldexplorationsziele. Neun Ziele stammen aus Modell 1 bei einem Ähnlichkeitsschwellenwert von 90 %. Weitere 31 Ziele wurden von Modell 2 bei einem Schwellenwert von 70 % erzeugt. Höhere Schwellenwerte zeigen dabei eine stärkere Übereinstimmung mit bekannten mineralisierten Signaturen an. Die fünf Zielgebiete, die von beiden Modellen erkannt wurden, gelten als besonders hervorgehobene Bereiche für die Nachverfolgung.

Für Gold Hunter ist diese Überschneidung von Bedeutung, weil sie eine Art interner Bestätigung innerhalb der Analyse darstellt. Wenn zwei unterschiedlich abgegrenzte Modelle zu denselben Zielräumen führen, erhalten diese Flächen bei der weiteren technischen Prüfung mehr Gewicht. Entscheidend bleibt jedoch die Integration mit allen übrigen geologischen und geophysikalischen Daten, bevor Bohrungen angesetzt werden.

Datengetriebene Exploration vor dem ersten Bohrprogramm

Die Zielkarten aus der KI-Auswertung stimmen nach Angaben des Unternehmens mit bestehenden geologischen Interpretationen im Projektgebiet überein. Zudem zeigen sie zusätzliche Zonen, die nun für weiterführende Untersuchungen infrage kommen. Mehrere Ziele liegen räumlich in der Nähe bereits gemeldeter mineralisierter Vorkommen und historischer Analyseergebnisse. Damit liefern die neuen Daten nicht nur neue Ansatzpunkte, sondern helfen auch, bekannte Trends besser einzuordnen.

Das Great-Northern-Projekt umfasst 26.237 Hektar und mehr als 35 Kilometer Streichlänge entlang der aussichtsreichen Doucers Valley Fault Structure in Neufundland. Innerhalb dieser Struktur wurden über 50 Kilometer potenzieller Abzweigungen und sekundärer Störungen identifiziert, die bekannte Mineralisierung aufweisen oder zusätzliches Mineralisierungspotenzial besitzen. Genau diese Kombination aus großem Strukturkorridor, historischen Daten und modernen geophysikalischen Informationen bildet die Grundlage für die anstehende Bohrplanung.

Gold Hunter positioniert Great Northern als Explorationschance von Distriktgröße. Das Unternehmen verfolgt dabei einen Ansatz, der moderne Analyseverfahren mit historischen Datensätzen kombiniert. Nach der erfolgreichen Veräußerung seines ersten konsolidierten Distrikts an FireFly Metals Ltd. hat Gold Hunter Great Northern als neues zentrales Projekt zusammengestellt und bereitet nun dessen erste Bohrprüfung vor.

Nächster Schritt: finale Bohransatzpunkte für 2026

Die KI-Analyse ist ein wichtiger Zwischenschritt, aber noch nicht der Abschluss der Zieldefinition. In den kommenden Arbeitsschritten wird Gold Hunter die 40 generierten Ziele mit den geophysikalischen Ergebnissen, der Strukturgeologie, bekannten Goldvorkommen und historischen Bohrdaten abgleichen. Daraus soll die finale Rangfolge der Bohrziele für das erste Diamantbohrprogramm entstehen.

Das geplante Programm umfasst bis zu 10.000 Meter und ist vollständig finanziert. Damit verfügt Gold Hunter über die Mittel, die priorisierten Zielbereiche nicht nur theoretisch zu bewerten, sondern auch direkt durch Bohrungen zu testen. Besonders im Fokus dürften jene fünf hochrangigen Bereiche stehen, die von beiden KI-Modellen erkannt wurden. Für Gold Hunter beginnt damit die entscheidende Phase, in der aus Datenmustern konkrete Bohrziele werden – und aus dem großflächigen Great-Northern-Projekt erstmals systematische eigene Bohrergebnisse entstehen sollen.

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