ИИ трансформирует будущее горнодобывающей промышленности

Глобальная горнодобывающая промышленность проходит через фазу трансформации, движимую взрывным спросом на ресурсы, который сталкивается с волатильностью мировой экономики и геополитическими трениями, предлагая как серьезные препятствия, так и прибыльные возможности.

Трансформирующее влияние ИИ

Рекордные цены на золото, феноменальный прогресс возобновляемых источников энергии, который стимулирует высокий спрос на минералы, и борьба мира за достижение нулевых выбросов — вот причины, по которым отрасль постоянно перестраивается и испытывает множество сбоев.

Сектор горнодобывающей промышленности с плохими показателями не является исключением в Африке из-за своей непредсказуемости. На этом континенте доступно более 50% мировых запасов ПГМ и алмазов и почти все запасы кобальта и марганца, которые являются важными частями системы аккумуляторов для будущих поколений легко заряжаемых электромобилей. По мере того как среда переработки становится все более сложной для горнодобывающих компаний, они испытывают давление с целью повышения прибыльности, эффективности и производительности при одновременном снижении затрат.

Технологии на основе автономности трансформировали горнодобывающую промышленность, добавив много ценности за последние несколько лет. Использование автоматизации горнодобывающими компаниями для выполнения рискованных операций значительно помогло в том, что можно назвать «дружелюбной к работнику средой», поскольку воздействие рабочих на опасные условия и общая безопасность улучшились.

Когда цифровое применение технологий машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) стало более доступным, уровни эффективности и производительности значительно выросли. Один из исследовательских документов оценивает объем ИИ, используемый горнодобывающими компаниями, и предполагается, что инвестиции в ИИ со стороны горнодобывающего сектора достигнут 7. Развитие R32 миллиардов (R134 млрд) к 2033 году будет особенно с темпом CAGR (Среднегодовой темп роста) в 22%. Факт остается фактом: ИИ так захватывающ, так как он обещает будущее для горнодобывающей промышленности, хотя я должен сказать, что новые технологии всегда вызывают этические вопросы.

Когда речь идет об ИИ в горнодобывающей промышленности, страх имеет несколько измерений: от вытеснения человеческого труда автоматизацией до нарушения личных данных через наблюдение и опережающего вмешательства и снижения суверенитета.

Среди основных проблем, связанных с внедрением ИИ в горнодобывающие операции, является то, что технология может заменить позиции многих работников, используя свои возможности для выполнения функций, которые они выполняли, делая их практически безработными. В случае Африки производственные отношения будут сохранены, особенно учитывая важную историческую роль, которую экономическая сфера традиционно играла в создании рабочих мест, особенно на рынках таких стран, как Южная Африка.

Еще одной проблемой является объяснимость, которая относится к понятному обоснованию того, почему принято то или иное решение ИИ, и поймет ли человеческий работник такую информацию адекватно. Например, если ИИ будет внедрен в системы наблюдения на горнодобывающих участках для повышения безопасности и охраны, могут возникнуть этические вопросы о том, как алгоритм определяет ограничения действий, которые могут привести к инциденту с безопасностью или охраной.

Решение этических проблем ИИ

ИИ выглядит весьма перспективным для горнодобывающей промышленности, так как он может повысить производительность и спасти жизни. Однако это сопровождается новыми рисками, которые следует учитывать оптимальным образом. Корпорации, разработчики технологий и регулирующие органы должны приложить совместные усилия для обновления правил безопасности, создания базовой и практической подготовки, а также установления четких линий подотчетности, необходимых для обеспечения безопасности использования ИИ в горнодобывающих операциях. 

Несмотря на наличие опасений, ИИ все же станет главной силой в успехе горнодобывающей промышленности в целом в ближайшие несколько лет. ИИ находит множество применений во всей цепочке создания стоимости горнодобывающей промышленности, включая алгоритмы картирования цифровых разведочных работ на основе машинного обучения. ИИ становится реальностью там, где можно анализировать большие объемы известных и новых данных по геологии, геохимии и геофизике, чтобы выделить лучшие места для добычи. 

Благодаря объединению нескольких источников данных, такие модели ИИ определенно помогают повысить вероятность обнаружения минеральных месторождений с большим потенциалом. Геотехнический мониторинг и анализ, направленные на поддержание стабильности грунта и инфраструктуры, являются основой любой горнодобывающей операции. В этом случае ИИ может быть связан с сетями датчиков для распознавания признаков обрушения или поломки; meanwhile, предиктивное проектирование может делать прогнозы о поведении грунта и изучать возможные угрозы. Здесь ИИ может создать сложную модель оттока породы, которая делает прогнозы для различных типов туннелей, подземных помещений и устойчивости откосов. 

Технологии ИИ поддерживают гибкое стратегическое и тактическое управление добычей, используя постоянно поступающие данные для создания лучших планов разработки месторождений и графиков производства. Горнодобывающие операции могут использовать ИИ для прогнозирования производительности в различных условиях. Это поможет операторам выявлять дополнительные стратегии, которые приведут к более высокому производству при минимальных затратах. Датчики, интегрирующие системы предиктивного обслуживания, могут настолько повысить эффективность горнодобывающей техники, что сократят время простоя и улучшат производительность в процессах добычи. Горнодобыча — не единственная область, где ИИ может повлиять на бизнес-операции; он также может применять эту технологию к управлению цепочками поставок. Планирование с помощью ИИ очень эффективно и не только сокращает время планирования запасов, но и минимизирует затраты, улучшает графики ремонта и определяет лучшее время для повторных заказов.

Такие практики, как анализ временных рядов и вероятностное моделирование, позволяют шахтам видеть свою цепочку поставок в ярком свете текущих тенденций. Этот фактор позволит шахтам материализовать свои логистические операции, оптимизируя конкретные виды деятельности, включая выбор маршрутов транспортных и распределительных сетей.

ИИ можно считать револютивной парадигмой технологий в горнодобывающем секторе, в которой ИИ повлиял на различные горнодобывающие операции и поднял множество инновационных применений ИИ для решения сложных проблем отрасли в современном возрасте. Применение ИИ к разработке шахт без участия человека и дисциплине к командам, большинство горнодобывающих предприятий будут двигаться к будущему зеленой, чистой и ответственной добычи.