نظمت كلية العلوم في جامعة البصرة حلقة نقاشية عن التنبؤ بنفاذية الصخور المكمنية باستخدام سجلات الآبار التقليدية والرنين المغناطيسي النووي (NMR) باستخدام التعلم الآلي والتعلم العميق ولغة برمجة بايثون: دراسات حالة من خزانات صخرية فتاتية في جنوب العراق. وهدفت الندوة حساب النفاذية بالاعتماد على التعلم الالي والتعلم العميق ومقارنة النتائج التي تم التحصل عليها مع بعضها البعض ومع نتائج المشتقة من اللباب الصخري ومن مجس الرنين المغناطيسي والتأكد من مدى دقة نتائج البيانات ومطابقتها للواقع. وتضمنت الندوة التي حاضرت فيها طالب الدراسات العليا الماجستير(علي زهير عبدالله ) النفاذية (Permeability) هي خاصية أساسية للصخور تحدد قدرة الموائع مثل النفط والغاز والماء على التحرك خلال مسام الصخر. أثبتت تقنيات التعلم الآلي فعاليتها في تقدير النفاذية باستخدام بيانات الصخور والمجسات. تعتمد هذه التقنيات على تدريب نماذج مثل Linear Regression، SVM، Random Forest، وGradient Boosting لتحليل الأنماط والتنبؤ بالنفاذية بدقة عالية. يُعد التعلم الآلي بديلاً واعدًا للطرق التقليدية، إذ يوفر حلاً يجمع بين الدقة والسرعة والتكلفة المنخفضة، مما يعزز كفاءة الدراسات النفطية.