يستخدم رئيس شركة فحم الذكاء الاصطناعي في التعدين، مما يحقق أخيرًا السلامة والكفاءة وحماية البيئة
بقلم سوبر نيرو
وصف السيناريو:يساعد التعلم الآلي شركات التعدين على تحسين كفاءة عملية التعدين بأكملها من جوانب مثل تحديد مواقع رواسب الخام، وتحقيق النقل الذكي من خلال القيادة الذاتية، ومراقبة وتوقع أداء وخسائر معدات الإنتاج، وما إلى ذلك.
الكلمات المفتاحية:التعدين المعدني التحليل الجيولوجي القيادة الذاتية
وبما أن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا متزايد الأهمية في الممارسة العملية، فقد غيّر قواعد اللعبة في العديد من الصناعات، مثل الصناعات التقليدية مثل التعدين.
يعد التعدين صناعة مهيمنة تولد كمية كبيرة من الأعمال التجارية للبلدان في جميع أنحاء العالم وتؤثر أيضًا على جميع جوانب الاقتصاد، حيث توفر المواد الخام اللازمة لكل مجال تقريبًا من الإلكترونيات إلى الطاقة.
ويتطلب التعدين أيضًا قدرًا كبيرًا من مدخلات العمل. في الولايات المتحدة وحدها، هناك 670 ألف شخص يعملون في المحاجر والتعدين والمحاجر. وفي الصين، الرقم أكثر إثارة للإعجاب. يعمل في صناعة الفحم وحدها 6.113 مليون شخص.
تُعدّ صناعة التعدين صناعةً مربحةً للغاية، لكنها تواجه أيضًا تحدياتٍ مثل الطاقة والبنية التحتية والصحة والسلامة وطرق تخصيص التمويل وأسعار السلع الأساسية والعواقب البيئية، وغيرها. ولمعالجة السيناريوهات والتغلب على التحديات القائمة بشكل أفضل، تُحقق الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي اختراقاتٍ كبيرةً في صناعة التعدين.
معضلة استكشاف المعادن
تتضمن عملية استكشاف المعادن الحالية عينات من التربة، وعينات من الشظايا، والكيمياء الجيولوجية، ونتائج الحفر ونتائج الاختبارات الأخرى، والتي يتم الحصول عليها بعد ذلك من خلال كميات كبيرة من تحليل البيانات وتلخيصها. كل حفرة حفر هي عبارة عن مسبار مجهري غني يكشف عن بعض خصائص الموارد المحلية.
يمكن رؤية ثقوب الحفر في كل مكان في رواسب الخام
ولكن تحليل البيانات التي تم الحصول عليها من الحفر ليس بالمهمة السهلة. تنتج حفرة حفر واحدة حوالي 200 ميغابايت من البيانات، ونظرًا لأن المشروع يتطلب العديد من حفر الحفر وأنواع أخرى من المعلومات، فإن البيانات التحليلية النهائية من تمرين الاستكشاف غالبًا ما تكون في نطاق التيرابايت. سيكون اختيار أفضل العينات من بين مئات المشاريع مستحيلاً بسبب الكمية الهائلة من البيانات.
ولا يمكن تبسيط البيانات، فباستخدام هذه البيانات يمكن العثور على رواسب معدنية جديدة،إن معالجتها ستكون مهمة شاقة للغاية حتى بالنسبة لفريق قادر من الجيولوجيين.
وهنا يأتي دور التعلم الآلي. ومن خلال تدريب النماذج الحاسوبية، يمكن اكتشاف الأماكن المشابهة للمناطق التي تم استكشافها في الماضي.
يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد موقع الرواسب المعدنية بدقة
في ظل الطريقة التقليدية، فإن عدم التنسيق بين استخراج المعادن وإدارة النفايات من شأنه أن يسبب تلوثًا بيئيًا خطيرًا. إن استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل التعدين أكثر كفاءة، كما أن استخدام الأجهزة الذكية مثل الطائرات بدون طيار يمكن أن يمكّن من المراقبة في الوقت الحقيقي، وهو ما سيكون له أيضًا تأثير أقل على البيئة.
الذكاء الاصطناعي للأرض هي شركة تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لتغيير صناعة التعدين من خلال تحليل البيانات من مصادر متعددة واستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحديد المناطق التي قد توجد فيها المعادن.
واجهة العمل على موقع EARTH AI
إن تحليل 47 طبقة من بيانات الاستشعار عن بعد والبيانات الجيوفيزيائية في وقت واحد من خلال التعلم الآلي يمكن أن يسلط الضوء على أجسام الخام وهالات التغيير، ورسم خرائط للطبقات الصخرية الصلبة والعوامل الجوية بتفاصيل دقيقة للغاية.
شركة جولد سبوت ديسكفري Goldspot هي شركة كندية تقوم باستخراج الذهب من خلال التعلم الآلي. ورغم أنها لم تنشئ إلا منذ ثلاث سنوات، إلا أنها أكملت بالفعل إدراجها في بورصة تورنتو للأوراق المالية.
في الآونة الأخيرة، توقعوا أن منجم الذهب أبيتيبي الذي يجري استكشافه في كندا،يمكن لـ Goldspot تحليل الاحتياطيات الحالية لمنجم الذهب باستخدام البيانات السطحية والطبوغرافية والطوبولوجية المعدنية لـ 4% فقط.
يقوم Goldspot بدمج أكثر من 30 عامًا من بيانات الاستشعار عن بعد والتعدين والاستكشاف التاريخية في نموذج جيولوجي وظيفي شامل. ويتم بعد ذلك استخدام النموذج الجيولوجي لتحديد الارتباطات في طبقات البيانات الخاصة بالرواسب الموجودة والمستخرجة تاريخيًا، مما يتيح تحديد المناطق المستهدفة ذات الإمكانات المستقبلية الأعلى.
تم استخدام القيادة الذاتية في صناعة التعدين منذ ما يقرب من عقد من الزمان
على الرغم من أن الجميع في مجال القيادة الذاتية يركزون حاليًا على التقدم الذي أحرزته أوبر وجوجل وتيسلا في مجال القيادة الذاتية المدنية، إلا أن العديد من الأشخاص لا يدركون وقد بدأت شركة ريو تينتو، إحدى أكبر شركات المعادن والتعدين في العالم، بالفعل في استخدام الشاحنات ذاتية القيادة لتطوير صناعة التعدين الخاصة بها.منذ عام 2008، تعمل هذه المناجم بنجاح وقد حملت ما مجموعه 350 طنًا من الخام.
لا تتميز شاحنات النقل ذاتية القيادة من ريو تينتو بالكفاءة والأمان فحسب، بل تستخدم أيضًا وقودًا أقل بنسبة 13%
في منجم النحاس إسكونديدا في تشيلي،نظام الأغطية الذكية لشركة BHPتم دمج نظام ذكاء اصطناعي يسمى "AI"، والذي يقوم بتحليل موجات دماغ السائق لتحليل مستويات التعب لديه، في أكثر من مائة وخمسين شاحنة لتحسين الإنتاجية وزيادة السلامة.
وتقوم شركة BHP أيضًا بنشر مركبات نقل ذاتية القيادة في منجم Jimblebar Iron Ore التابع لها، مما يؤدي إلى خفض التكاليف بنحو 20 في المائة من خلال هذا التغيير.
الذكاء الاصطناعي يجعل التعدين آمنًا واقتصاديًا
من خلال مراقبة المؤشرات المهمة في البيئة، يمكننا التنبؤ باحتمالية وقوع أحداث خطيرة.يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي مهندسي التعدين والعمال على تجنب الحوادث والإصابات أثناء العمل.إذا أمكن جمع ما يكفي من البيانات عالية الجودة، فقد يكون من الممكن التنبؤ بالأعطال المحتملة للآلات.
بجانب،يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة حالة تشغيل المعدات.نظرًا لأن بيئة التعدين تؤثر على تشغيل المعدات وعمرها وتختلف من موقع إلى آخر، فإن فهم حالة تشغيل المعدات يمكن أن يوفر ضمانًا أكبر للسلامة.
إن تدخل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي سيقلل بشكل كبير من الحوادث الأمنية
بالإضافة إلى مراقبة وتوقع حدوث الخطر،ويتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لمراقبة عمر خدمة المعدات أو الأجزاء، وهو ما لا يضمن السلامة فحسب، بل يوفر أيضًا للشركات الكثير من التكاليف.
في منجم النحاس سالوبو في بارا، البرازيل، واديمن خلال الكشف الذكي والتخطيط باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي، تم زيادة عمر خدمة إطارات الشاحنات بنسبة 30% في عام واحد، مما أدى إلى توفير 5 ملايين دولار للشركة. ويتم تطبيق هذه التكنولوجيا أيضًا على مناجم أخرى ومكونات أخرى للشاحنات، بما في ذلك المحركات واستهلاك الوقود.
كما استخدموا الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بشقوق السكك الحديدية، مما أدى إلى تقليل حدوث الشقوق بنسبة تصل إلى 85%. قد تؤدي هذه الخطوة إلى توفير 7 ملايين دولار سنويًا. وفي المجمل، تتوقع الشركة توفير نحو 26 مليون دولار في عام 2018 من هذه التغييرات وحدها.
لقد بدأت للتو قصة الذكاء الاصطناعي الذي يغير صناعة التعدين
وكما يمكن أن نرى من حالات أكثر فأكثر، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قد أدى إلى توفير التكاليف وتحسين الكفاءة وجلب العديد من الفوائد الأخرى لصناعة التعدين. في هذه الصناعة، التي تواجه كميات هائلة من البيانات، فإن مشكلة معالجة البيانات تعيق التطوير، ولكن الجهود المبذولة لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في التعدين سوف تغير الاتجاه المستقبلي لهذه الصناعة تمامًا.
لقد شهد التعدين المعدني العديد من الابتكارات على مر القرون، ولكن الابتكار تباطأ في السنوات الأخيرة. وفي تقرير "تتبع الاتجاهات" الذي نشرته شركة ديلويت العام الماضي، لاحظ المحللون أن"إذا ذهب عامل منجم من قبل 50 عامًا إلى منجم اليوم، فسوف يجد أنه لم يتغير الكثير، ولكن هذا بالتأكيد ليس هو الحال في الصناعات الأخرى."
ومع ذلك، أعلنت العديد من شركات التعدين مؤخرًا أن التقنيات مثل الذكاء الاصطناعي سوف تعمل على تحويل أقدم صناعة في العالم بشكل كامل، تمامًا كما قامت بتحويل الصناعات الأخرى.
ويظهر هذا أن شركات التعدين ستستخدم أيضًا الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وشامل لاستخراج المعادن. وفقًا لشركة أكسنتشر، في السنوات العشر القادمة،ستخلق التقنيات المبتكرة، بما في ذلك الروبوتات والأتمتة، قيمة بقيمة 321 مليار دولار لصناعة المعادن والتعدين، وهو ما يعادل 3% إلى 4% من الإيرادات المتوقعة.
في هذه الصناعة، التي تواجه كمية كبيرة من البيانات غير المنظمة، فإن مشكلة معالجة البيانات تعيق التطوير، ولكن التركيز على توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي في التعدين سيغير الاتجاه المستقبلي لهذه الصناعة تمامًا.