آینده صنعت معدن با هوش مصنوعی: تحولی در بهره‌وری و ایمنی
شاید شما هم متوجه شده باشید که فناوری‌های نوین با سرعتی چشمگیر در حال دگرگون کردن صنایع مختلف هستند. صنعت معدن نیز از این قاعده مستثنی نیست و اکنون با ورود هوش مصنوعی به مرحله‌ای جدید از بهره‌وری و ایمنی دست یافته است. استفاده از سیستم‌های هوشمند برای بهینه‌سازی فرآیندهای استخراج، پیش‌بینی خرابی تجهیزات و کاهش هزینه‌ها، آینده این حوزه را دگرگون کرده است. بازار جهانی هوش مصنوعی در معدن در سال 2023 ارزشی معادل 939.1 میلیون دلار داشت و پیش‌بینی می‌شود تا سال 2033 این رقم به 7.26 میلیارد دلار برسد. نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) این بازار حدود 22.7 درصد تخمین زده شده است که نشان‌دهنده پذیرش گسترده این فناوری در بهبود عملکرد و ایمنی عملیات معدنی است.
شکل شماره‌ی 1 ارزش هوش مصنوعی در صنعت معدن تا سال 2033 میلادی را به تصویر کشیده است.
هوش مصنوعی توانسته تغییرات بزرگی در نحوه انجام عملیات‌های اکتشاف، استخراج و مدیریت سایت‌های معدنی ایجاد کند. یکی از کاربردهای مهم این فناوری، بهبود بهره‌وری در شناسایی ذخایر معدنی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل حجم گسترده‌ای از داده‌های زمین‌شناسی می‌توانند الگوهای پیچیده‌ای را که برای انسان به‌سختی قابل درک هستند، شناسایی کنند. داده‌های تاریخی، تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های سنجش از دور به کمک هوش مصنوعی تحلیل شده و مکان‌هایی با پتانسیل بالای منابع معدنی شناسایی می‌شوند. شرکت Goldspot Discoveries با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، موفق شده است دقت در شناسایی ذخایر را افزایش داده و هزینه‌های حفاری‌های بی‌هدف را کاهش دهد. این دستاوردها نه‌تنها منجر به کاهش هزینه‌ها شده، بلکه زمان شناسایی ذخایر جدید را نیز کوتاه‌تر کرده است. در شکل شماره‌ی 2 نمایی از فناوری هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای شناسایی ذخایر معدنی به تصویر کشیده شده است [2].
یکی دیگر از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در معدن، تعمیر و نگهداری پیش‌نگرانه تجهیزات است. سیستم‌های هوشمند با تحلیل داده‌های حسگرهای متصل به ماشین‌آلات سنگین، می‌توانند نشانه‌های اولیه خرابی را شناسایی کنند و قبل از وقوع خرابی جدی، هشدار دهند. این نوع نگهداری پیش‌نگرانه به جلوگیری از توقف ناگهانی عملیات و خسارت‌های سنگین کمک می‌کند. برای مثال، شرکت BHP با استفاده از سیستم‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی در سال 2024 توانست مدت زمان توقف ناخواسته تجهیزات خود را تا 20 درصد کاهش دهد، که تأثیر قابل‌توجهی بر هزینه‌های عملیاتی این شرکت داشت [1].
افزایش ایمنی در سایت‌های معدنی یکی دیگر از مزایای بکارگیری هوش مصنوعی در صنعت معدن است. بازرسی‌های سنتی در معادن، به دلیل خطرات محیطی، همیشه چالش‌برانگیز بوده است. هوش مصنوعی با استفاده از پهپادهای مجهز به دوربین‌های حرارتی و حسگرهای تصویری پیشرفته، امکان شناسایی ریسک‌های ایمنی را بهبود داده است. این پهپادها با پرواز بر فراز معادن می‌توانند تغییرات ساختاری خطرناک، مانند شکاف‌های دیواره‌های معادن روباز را تشخیص داده و هشدارهای لازم را پیش از وقوع حادثه صادر کنند. به‌علاوه، ربات‌های خودران و دوربین‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند فعالیت‌های پرخطر مانند بازرسی دیواره‌های ناپایدار را با دقت بیشتری انجام دهند. با وجود مزایای گسترده، بکارگیری هوش مصنوعی در صنعت معدن با چالش‌هایی همراه است. یکی از موانع اصلی، کیفیت پایین و عدم یکپارچگی داده‌های معدنی است. مدل‌های هوش مصنوعی برای ارائه نتایج دقیق نیاز به داده‌های کامل، سازمان‌یافته و پیوسته دارند. با این حال، در بسیاری از معادن، داده‌ها به‌صورت پراکنده و ناقص ثبت شده‌اند که می‌تواند کارایی مدل‌ها را کاهش دهد. هزینه‌های اولیه بالا نیز از دیگر موانع پیاده‌سازی این فناوری است. خرید تجهیزات پیشرفته، نرم‌افزارهای تحلیل داده و آموزش نیروی انسانی متخصص، نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی است که ممکن است برای معادن کوچک‌تر چالش‌برانگیز باشد. علاوه بر این، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های هوش مصنوعی نیاز به تخصص‌های فنی در حوزه‌های برنامه‌نویسی، علوم داده و زمین‌شناسی دارد که دسترسی به چنین نیروهایی همیشه آسان نیست. از سوی دیگر، مقاومت برخی شرکت‌ها و کارکنان در برابر تغییرات فناورانه، مانع دیگری برای پذیرش این فناوری محسوب می‌شود.
برخی از بزرگ‌ترین شرکت‌های معدنی جهان، در استفاده از هوش مصنوعی پیشرو هستند و توانسته‌اند به نتایج چشمگیری دست یابند. شرکت Rio Tinto با استفاده از کامیون‌های خودران در معادن استرالیا، توانسته بیش از یک میلیارد تن سنگ آهن را بدون نیاز به راننده حمل کند. شرکت BHP نیز با بهره‌گیری از سیستم‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، زمان توقف ناخواسته تجهیزات را به‌طور قابل توجهی کاهش داده است. شرکت Anglo American نیز با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، توانسته دقت در شناسایی ذخایر معدنی جدید را بهبود دهد. این شرکت‌ها نه‌تنها از نظر بهره‌وری، بلکه در کاهش اثرات زیست‌محیطی ناشی از عملیات معدنی نیز به پیشرفت‌های قابل توجهی دست یافته‌اند.
آینده هوش مصنوعی در صنعت معدن روشن به نظر می‌رسد. با پیشرفت فناوری‌های یادگیری عمیق؛ دقت مدل‌های پیش‌بینی در شناسایی ذخایر معدنی و پیش‌بینی خرابی تجهیزات افزایش خواهد یافت. همچنین انتظار می‌رود که استفاده از تجهیزات کاملاً خودکار مانند حفارهای خودران و سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند، نیاز به نیروی انسانی در محیط‌های خطرناک را به حداقل برساند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با بهینه‌سازی فرآیندهای استخراج و کاهش هدررفت منابع، به کاهش اثرات زیست‌محیطی کمک کند. به‌طور کلی، ورود هوش مصنوعی به این صنعت نه‌تنها بهره‌وری و ایمنی را بهبود می‌بخشد، بلکه می‌تواند گامی مهم در جهت کاهش هزینه‌های عملیاتی و توسعه پایدار در صنعت معدن باشد.
منابع: