بهره وری در معادن با استفاده از هوش مصنوعی

با استفاده از الگوریتم‌‌‌ها و مدل‌‌‌های هوش مصنوعی، شرکت‌های معدنی می‌‌‌توانند بهبود‌‌‌های قابل‌‌‌توجهی در فرآیندهای استخراج معدن و فرآوری مواد معدنی به دست آورند. بهره‌‌‌وری بالاتر به معنای کاهش هزینه‌‌‌ها و افزایش سودآوری است. همچنین، هوش مصنوعی می‌‌‌تواند بهبود‌‌‌های مهمی در ایمنی محیط کار ایجاد کند. با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی و پیشگیری از حوادث ناگوار، می‌‌‌توان احتمال وقوع آنها را کاهش داد.

این موضوع به‌طور مستقیم به افزایش ایمنی کارگران و کاهش هزینه‌‌‌های مربوط به حوادث مرتبط با معدن می‌‌‌انجامد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌‌‌تواند بهبود‌‌‌های قابل‌‌‌توجهی در پایداری محیطی صنعت معدن ایجاد کند. با استفاده از تکنولوژی‌‌‌های هوش مصنوعی برای کنترل و مدیریت بهینه منابع مواد معدنی و استفاده بهینه از انرژی، می‌‌‌توان به حفظ محیط‌‌‌زیست کمک بیشتری کرد. این اقدامات می‌‌‌توانند به کاهش اثرات منفی صنعت معدن بر محیط‌‌‌زیست منجر شوند.

در همین راستا هفته گذشته در وب‌سایت تحلیلی-خبری اینترنشنال ماینینگ (IM-mining) مطلبی منتشر شد که به تاثیرات شگرف فناوری‌‌‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در صنایع معدنی پرداخته است.

صنعت معدن همواره در خط مقدم پیشرفت تکنولوژی بوده است. سازمان‌‌‌دهندگان IMARC ۲۰۲۳ می‌‌‌گویند، از موتور بخار که استخراج زغال‌‌‌سنگ را سودآور می‌کند تا تکنیک‌‌‌های پیشرفته حفاری، نوآوری نقش اساسی در بهبود بهره‌‌‌وری و کارآیی داشته است. در سال‌های اخیر، پذیرش هوش مصنوعی (AI) به‌‌‌عنوان یک تغییردهنده قوانین بازی برای صنعت معدن ظاهر شده است که امکان اکتشاف کارآمدتر، رساندن اتوماسیون به سطوح جدید، تولید با بازده بیشتر، بهبود چشمگیر ایمنی و به حداکثر رساندن استخراج، نگهداری و حمل‌ونقل را فراهم می‌کند.

 
بهبود کارآیی سایت معدنی

سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی در سراسر عملیات استخراج به‌‌‌منظور افزایش دقت برآورد منابع، در حال گسترش هستند. با بررسی الگوهای داده‌‌‌های زمین‌‌‌شناسی و ترکیب داده‌‌‌های تاریخی استخراج، الگوریتم‌‌‌های هوش مصنوعی می‌‌‌توانند برآوردهای دقیق‌‌‌تری از ذخایر معدنی ارائه دهند. این به شرکت‌های معدنی کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌‌‌ای در مورد سرمایه‌گذاری، برنامه‌‌‌ریزی تولید و تخصیص منابع اتخاذ کنند و در نهایت پتانسیل اقتصادی پروژه‌‌‌های معدنی را به حداکثر برسانند. مارک اوبراین، مدیرکل فناوری دیجیتال و نوآوری در CITIC Pacific Mining، خاطرنشان می‌کند که هوش مصنوعی در حال حاضر تاثیری شگرف بر صنعت معدن دارد. او گفت: در استرالیای جنوبی، شرکت‌های استخراج از قبل به یک کتابخانه عظیم از نمونه‌‌‌های اصلی دسترسی دارند که به معنای واقعی کلمه کوهی از داده‌‌‌هاست. با استفاده از الگوریتم‌‌‌های مجهز به هوش مصنوعی، اکنون منابعی را پیدا می‌‌‌کنیم که در ابتدا از قلم ‌‌‌افتاده بودند. این روند نسبتا مشابه پیشرفت در فناوری DNA است که به جرم‌‌‌شناسان اجازه می‌دهد پرونده‌‌‌های قدیمی را بررسی و حل کنند.

فرضی یوسف‌‌‌علی، یکی از بنیان‌گذاران Stratum AI، شرکتی که راه‌‌‌حل‌‌‌های سفارشی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای کمک به سایت‌‌‌های معدنی به‌منظور افزایش بازدهی با ریسک کمتر ارائه می‌کند، می‌‌‌گوید: یکی از مشتریان ما خاطرنشان کرد که پیش‌بینی بازدهی آنها برحسب آنچه به روش سنتی مطرح شده است، ‌‌‌ در هر بازه سه‌‌‌ماهه ۳۰‌درصد نوسان خواهد داشت. اگر میلیون‌ها تن مس را فرآوری می‌‌‌کنید، این یک مشکل اساسی است. اکنون با استفاده از سیستم هوش مصنوعی متوجه شدیم که در دوسال گذشته افزایش دقت ۵۸درصدی در پیش‌بینی‌‌‌ها به صورت فصلی (سه‌ماهه) حاصل شده است. هوش مصنوعی همچنین پتانسیل زیادی برای ساده‌‌‌سازی عملیات استخراج و بهینه‌‌‌سازی مدیریت دارایی ارائه می‌دهد. از طریق استفاده از دستگاه‌‌‌ها و حسگرهای اینترنت اشیا (IoT)، جمع‌‌‌آوری بی‌‌‌درنگ داده‌‌‌ها امکان‌‌‌پذیر می‌شود و شرکت‌های استخراج را قادر می‌‌‌سازد تا عملکرد تجهیزات را بررسی، معیارهای عملیاتی را ارزیابی و پاشنه‌آشیل عملیات معدنی را شناسایی کنند. سپس الگوریتم‌‌‌های هوش مصنوعی می‌‌‌توانند این داده‌‌‌ها را پردازش کرده و بینش‌‌‌های ارزشمند و مدل‌‌‌های پیش‌بینی را ایجاد کنند که تصمیم‌گیری را بهبود می‌‌‌بخشد و از خرابی‌‌‌های برنامه‌‌‌ریزی‌نشده جلوگیری می‌کند. علاوه بر این، سیستم‌های اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی می‌‌‌توانند به‌طور قابل‌‌‌توجهی کارآیی و ایمنی را در عملیات استخراج بهبود بخشند. وسایل نقلیه و ماشین‌‌‌آلات خودران مجهز به الگوریتم‌‌‌های هوش مصنوعی می‌‌‌توانند در زمین‌‌‌های پیچیده حرکت کنند، مسیرها را بهینه کنند و وظایف را بادقت انجام دهند. این امر خطای انسانی را به حداقل می‌‌‌رساند، خطر تصادفات را کاهش می‌دهد و ایمنی کارگران را افزایش می‌دهد. علاوه بر این، سیستم‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌‌‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی می‌‌‌توانند سلامت تجهیزات را کنترل کنند، ناهنجاری‌‌‌ها را شناسایی کرده و فعالیت‌‌‌های تعمیر و نگهداری را به طور فعال برنامه‌‌‌ریزی کنند، همچنین زمان کار را به حداقل برسانند و طول عمر ماشین‌‌‌آلات استخراج را افزایش دهند. فناوری هوش مصنوعی همچنین نویدبخش ارتقای نظارت و پایداری محیط‌‌‌زیست در صنعت معدن است. به‌‌‌عنوان‌‌‌مثال، الگوریتم‌‌‌های هوش مصنوعی می‌‌‌توانند فرآیند برنامه‌‌‌ریزی معدنی را با درنظرگرفتن عوامل محیطی مانند احیای زمین و حفظ زیستگاه بهینه کنند. الکس دی‌جاگر، مدیرعامل Conundrum استرالیا، می‌‌‌گوید: فناوری‌‌‌های ما به طور خاص بر ایجاد کارآیی در عملیات و تولید تمرکز دارند. مزیت مطلق همه این موارد نه‌‌‌تنها در سودآوری، بلکه در سبزتر کردن عملیات معدنی است. اگر توانسته‌‌‌اید مواد بیشتری از آنچه استخراج کرده‌‌‌اید استخراج کنید، می‌توانید به لطف سیستم‌های هوش مصنوعی مصرف برق و آب خود را به‌طور چشمگیری کاهش دهید.

دی جاگر می‌‌‌گوید حسگرها و فناوری‌‌‌های سنجش ‌‌‌از دور، همراه با الگوریتم‌‌‌های هوش مصنوعی، نظارت مستمر بر کیفیت هوا و آب را امکان‌‌‌پذیر کرده و امکان شناسایی سریع و واکنش نشان دادن به هرگونه اختلال محیطی را فراهم می‌کنند. چنین سیستم‌های نظارتی به اطمینان از انطباق با مقررات زیست‌‌‌محیطی و ترویج شیوه‌‌‌های استخراج منابع پایدار کمک می‌کنند.

روندهای اکتشافی در هوش مصنوعی

وقتی از روندهای هوش مصنوعی سخن به میان می‌‌‌آید، یکی از کاربردهای مهم در استخراج، اکتشاف و برآورد منابع است. روش‌های اکتشاف سنتی می‌‌‌توانند زمان‌بر و پرهزینه باشند و اغلب نتایج محدودی به همراه دارند. بااین‌‌‌حال، همان‌طور که یوسف‌‌‌علی می‌‌‌گوید، فناوری‌‌‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند الگوریتم‌‌‌های یادگیری ماشینی و تجزیه‌‌‌وتحلیل داده‌‌‌ها، روند اکتشاف را متحول کرده‌اند. او می‌‌‌گوید طیف وسیعی از ابزارها در حال حاضر برای تجزیه‌‌‌وتحلیل حجم وسیعی از داده‌‌‌های زمین‌‌‌شناسی، از جمله سوابق حفاری تاریخی، تصاویر ماهواره‌‌‌ای و داده‌‌‌های حسگرها، برای شناسایی مناطق مساعد برای عملیات معدنی موجود است. یوسف‌علی می‌‌‌گوید: با هوش مصنوعی، زمین‌‌‌شناسان می‌‌‌توانند تصمیم‌گیری خود را با شناسایی سریع سایت‌‌‌های معدنی بالقوه، کاهش خطر شکست‌‌‌های اکتشافی و صرفه‌‌‌جویی در زمان عملیات و استفاده بهینه از منابع ارزشمند، محتمل کنند. هوش مصنوعی در فرآیند اکتشاف می‌‌‌تواند به شرکت‌های معدنی کمک کند تا با شناسایی الگوها و ناهنجاری‌‌‌ها در داده‌‌‌ها که ممکن است توسط زمین‌‌‌شناسان انسانی نادیده گرفته شوند، مواد معدنی و منابع را سریع‌‌‌تر و کارآمدتر بیابند.

پرکردن شکاف نیروی کار ماهر

گاوین لیند، مدیرعامل اتحادیه مهارت‌‌‌های انرژی و مواد معدنی استرالیا (AUSMESA)، می‌‌‌گوید پیشرفت سریع هوش مصنوعی فرصت‌‌‌های بی‌‌‌نظیری را برای صنایع کشور از جمله معدن‌‌‌کاری فراهم می‌کند. برای مثال، او می‌‌‌گوید هوش مصنوعی فرصت‌‌‌هایی را ارائه می‌کند تا نحوه انجام اساسی‌‌‌ترین وظایف را تغییر دهد تا آنها را سریع‌‌‌تر، ایمن‌‌‌تر و کارآمدتر کند. وی گفت: عملکرد اصلی یک مکانیک که تعمیر یک وسیله نقلیه است، با پذیرش هوش مصنوعی تغییر نمی‌‌‌کند. بااین‌‌‌حال، با ورود هوش مصنوعی، ممکن است مکانیک در یک گاراژ در محل معدن موردنیاز نباشد، اما می‌‌‌تواند در یک مرکز عملیات از راه دور در هزاران کیلومتر دورتر مستقر شود.

به طور دلگرم‌‌‌کننده‌‌‌ای، صنعت معدن در استرالیا قبلا برخی از گام‌‌‌ها را برای توسعه مهارت‌‌‌های دیجیتال برداشته است و لیند می‌‌‌گوید هوش مصنوعی همچنین به رفع یکی از چالش‌‌‌های بزرگ این صنعت کمک می‌کند؛ یعنی «جذب نیروی کار موردنیاز برای پاسخگویی به تقاضای جهانی». او می‌‌‌گوید که معدن در مقایسه با کارفرمایان معمولی مستقر در شهرها در وضعیت نامناسبی قرار دارد. او گفت: «در کشورهایی که عملیات استخراج از راه دور انجام می‌شود، هوش مصنوعی به ما اجازه می‌دهد تا با کمک واقعیت مجازی این داستان را از پایتخت‌‌‌ها رصد کنیم.»

آیا ریسک‌گریزی مانع پیشرفت می‌شود؟

شکی نیست که این صنعت ذاتا خطرناک است و مدیریت ریسک برای حفاظت از مردم و محیط‌‌‌زیست اولویت دارد. بااین‌‌‌حال، دی‌جاگر معتقد است که ریسک‌گریزی بیش از حد می‌‌‌تواند مانع پیشرفت شود و فرصت‌‌‌های رشد را مختل کند. او می‌‌‌گوید در این زمینه، کشورهایی که نگرش‌‌‌های مترقی‌‌‌تری نسبت به پذیرش نوآوری دارند، در پذیرش هوش مصنوعی پیشرفت کرده‌‌‌اند و مزیت رقابتی در موضع کارآیی و اقتصادی‌‌‌تر بودن پروژه‌‌‌ها را به دست آورده‌‌‌اند. دی‌جاگر می‌‌‌گوید: مزایای این ریسک‌‌‌گریزی این است که مهم نیست به چه صنعتی در استرالیا اشاره می‌‌‌کنید، قوانین حاکم بر آن صنعت فوق‌‌‌العاده محکم و خوب تدوین شده، به‌‌‌خوبی طراحی شده و به‌‌‌خوبی توسعه ‌‌‌یافته است. استرالیا کشوری بسیار نوآور است، اما به طور باورنکردنی ریسک‌‌‌گریز است و این می‌‌‌تواند مانعی برای بازار باشد.

او معتقد است که استرالیا با حفظ آستانه ریسک پایین، در رقابت جهانی به سمت راه‌‌‌حل‌‌‌های استخراج مبتنی بر هوش مصنوعی عقب می‌‌‌افتد. بدون پذیرش فناوری‌‌‌های جدید، شرکت‌های معدنی در کشور ممکن است با چالش‌‌‌هایی در برآورد دقیق منابع، بهینه‌‌‌سازی فرآیندهای استخراج و کاهش اثرات زیست‌‌‌محیطی مواجه شوند. علاوه بر این، آنها ممکن است نتوانند از پتانسیل هوش مصنوعی برای ایجاد روش‌های استخراج ایمن‌‌‌تر و پایدارتر استفاده کنند./دنیای اقتصاد