L'AI trasforma il futuro dell'industria mineraria

L'industria mineraria globale sta attraversando una fase di trasformazione alimentata dalla domanda esplosiva di risorse in conflitto con la volatilità delle economie mondiali e dalle tensioni geopolitiche, offrendo sia ostacoli difficili che opportunità lucrative.

L'impatto trasformativo dell'AI

I prezzi record dell'oro, i progressi fenomenali delle rinnovabili, che stanno guidando un'elevata domanda di minerali, e la lotta mondiale per le emissioni nette zero sono motivi per cui l'industria si sta costantemente rimodellando e sperimentando così tante interruzioni.

Un settore minerario con prestazioni scadenti non è un'eccezione in Africa a causa della sua natura imprevedibile. Oltre il 50% delle scorte mondiali di PGM e diamanti e quasi tutte le riserve di cobalto e manganese, che sono parti essenziali del sistema di batterie per le generazioni future di veicoli elettrici facilmente ricaricabili, sono disponibili su questo continente. Man mano che l'ambiente di lavorazione diventa sempre più difficile per le aziende minerarie, sono pressate per aumentare redditività, efficienza e produttività riducendo al contempo i costi.

Le tecnologie basate sull'autonomia hanno trasformato l'industria mineraria, aggiungendo molto valore negli ultimi anni. Le aziende minerarie che utilizzano l'automazione per eseguire operazioni rischiose hanno aiutato notevolmente in ciò che potremmo definire un luogo di lavoro più amichevole, poiché l'esposizione dei lavoratori a condizioni pericolose e la sicurezza generale sono migliorate.

Quando l'applicazione digitale delle tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale (AI) è diventata sempre più disponibile, i livelli di efficienza e produttività sono aumentati notevolmente. Un documento di ricerca ha stimato la quantità di AI utilizzata dalle aziende minerarie, e si stima che l'investimento nell'AI da parte del settore minerario raggiungerà $7. Lo sviluppo di R32 miliardi (R134bn) entro il 2033 sarà specialmente con un CAGR (Compound Average Growth Rate) del 22%. Il fatto rimane che l'AI è così entusiasmante poiché è una promessa per l'industria mineraria, anche se devo dire che la nuova tecnologia innesca sempre questioni etiche.

Quando si tratta di AI nel settore minerario, la paura ha diverse dimensioni: dal lavoro umano spostato dall'automazione alla violazione dei dati personali tramite sorveglianza, fino al front-running e alla riduzione della sovranità.

Tra le principali preoccupazioni associate all'introduzione di AI nelle operazioni minerarie c'è che la tecnologia potrebbe sostituire le posizioni di molti lavoratori utilizzando le sue capacità per assumere le funzioni che stanno svolgendo, rendendoli virtualmente disoccupati. Nel caso dell'Africa, le relazioni di produzione saranno preservate, specialmente dato l'importante ruolo storico che la sfera economica ha tradizionalmente svolto nella creazione di occupazione, principalmente nei mercati di paesi come il Sudafrica.

Un altro problema è l'esplicabilità, che si riferisce alla giustificazione leggibile del perché viene presa una decisione AI e se un lavoratore umano comprenderà adeguatamente tali informazioni. Ad esempio, se l'AI viene adottata nei sistemi di sorveglianza dei siti minerari per migliorare la sicurezza e la protezione, potrebbero sorgere preoccupazioni etiche su come l'algoritmo definisce il limite di azioni che potrebbero portare a un incidente di sicurezza o protezione.

Affrontare le sfide etiche dell'AI

L'AI sembra molto promettente per il settore minerario poiché può migliorare la produttività e salvare vite. Tuttavia, va di pari passo con nuovi rischi che dovrebbero essere considerati in modo ottimale. Le corporation, gli sviluppatori di tecnologia e i regolatori devono fare sforzi congiunti per aggiornare le normative sulla sicurezza, istituire formazione di base e pratica e stabilire linee chiare di responsabilità necessarie per mantenere l'uso dell'AI nelle operazioni minerarie sicuro. 

Con le preoccupazioni comunque presenti, l'AI sarà comunque la forza principale nel successo su larga scala dell'industria mineraria nei prossimi anni. L'AI si presta a molte applicazioni lungo la catena del valore minerario, inclusi algoritmi di mappatura della prospezione digitalizzati basati sul machine learning. L'AI sta diventando una realtà dove grandi dati geologici, geochemici e geofisici noti e nuovi possono essere analizzati per evidenziare i migliori siti minerari. 

A causa dell'unione di diverse fonti di dati, questi modelli AI aiutano certamente ad aumentare la probabilità di identificare depositi minerali con grande potenziale. Il monitoraggio e l'analisi geotecnica mirati a mantenere un terreno e un'infrastruttura stabili sono la spina dorsale di qualsiasi operazione mineraria. In tal caso, l'AI può essere accoppiata con reti di sensori per riconoscere segnali di crollo o guasto; nel frattempo, il design predittivo può fare previsioni sul comportamento del terreno ed esaminare le possibili minacce. Qui l'AI può generare un modello complesso di deflusso roccioso che fa proiezioni per diversi tipi di tunnel, stanze sotterranee e stabilità dei pendii. 

Le tecnologie AI supportano un'agricoltura mineraria strategica e tattica agile, capitalizzando sui dati in flusso costante per produrre i migliori piani minerari e programmi di produzione. Le operazioni minerarie possono utilizzare l'AI per prevedere le prestazioni in diverse condizioni. Questo aiuterà gli operatori a identificare strategie di scommessa supplementari che porteranno a una produzione più elevata con costi minimi. I sensori che incorporano sistemi di manutenzione predittiva possono ribaltare l'efficienza delle macchine minerarie in modo tale da ridurre i tempi di inattività e migliorare la produttività nei processi minerari. L'attività mineraria non è l'unico settore in cui l'AI può influenzare le operazioni aziendali; può anche applicare questa tecnologia alla gestione della catena di approvvigionamento. La pianificazione AI è molto efficiente e non solo evolve il tempo di pianificazione dell'inventario ma minimizza anche i costi, migliora i programmi di riparazione e determina il momento migliore per i riordini.

Pratiche come l'analisi delle serie temporali e la modellazione probabilistica consentono alle miniere di visualizzare la loro catena di approvvigionamento vividamente nella tendenza attuale. Questo fattore consentirà alle miniere di materializzare le loro operazioni logistiche ottimizzando attività specifiche, inclusa la scelta delle rotte della rete di trasporto e distribuzione.

L'AI può essere considerata il paradigma rivoluzionario della tecnologia nel settore minerario, in cui l'AI ha influenzato varie operazioni minerarie e sollevato numerose applicazioni innovative di AI per le complesse questioni del settore nell'era attuale. Applicando l'AI allo sviluppo minerario senza intervento umano e alla disciplina verso i team, la maggior parte delle imprese minerarie si dirigerà verso il futuro dell'attività mineraria verde, pulita e responsabile.