آینده پژوهی هوش مصنوعی در صنعت معدن

صنعت معدن که از گذشته با چالش‌هایی مانند خطرات ایمنی، هزینه‌های بالا و اثرات زیست‌محیطی مواجه بوده، اکنون در آستانه تحولی بزرگ با ورود هوش مصنوعی قرار دارد. این فناوری با توانایی تحلیل داده‌های پیچیده و خودکارسازی فرآیندها، راه‌حل‌هایی ارائه می‌دهد که نه‌تنها بهره‌وری را بهبود می‌بخشد، بلکه ایمنی کارگران و مسئولیت‌پذیری زیست‌محیطی را نیز تقویت می‌کند. در این نوشتار، به آینده پژوهی نقش هوش مصنوعی در آینده صنعت معدن، فرصت‌های پیش رو و موانع موجود می‌پردازیم.

آینده پژوهی نشان می‌دهد که یکی از حوزه‌های کلیدی که هوش مصنوعی در آن تأثیرگذار است، مرحله اکتشاف منابع معدنی است. اکتشاف معمولاً فرآیندی پرهزینه و زمان‌بر است که نیازمند تحلیل داده‌های زمین‌شناسی گسترده‌ای است. هوش مصنوعی با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته، می‌تواند داده‌های زمین‌شناسی، تصاویر ماهواره‌ای و اطلاعات تاریخی را بررسی کند و مکان‌های احتمالی ذخایر معدنی را با دقت بیشتری شناسایی کند. این روش نه‌تنها زمان و هزینه را کاهش می‌دهد، بلکه با کم کردن حفاری‌های غیرضروری، آسیب به محیط‌زیست را نیز به حداقل می‌رساند. شرکت‌هایی مانند ریو تینتو (Rio Tinto) و گلداسپات دیسکاوریز (Goldspot Discoveries Inc) از این فناوری برای کشف منابع جدید بهره برده‌اند و نشان داده‌اند که هوش مصنوعی می‌تواند اکتشاف را به فرآیندی علمی و دقیق تبدیل کند.

در مرحله استخراج، هوش مصنوعی با خودکارسازی عملیات، کارایی را به سطح جدیدی می‌رساند. کامیون‌های خودکار، که توسط شرکت‌هایی مثل ریو تینتو و کوماتسو (Komatsu) به کار گرفته شده‌اند، می‌توانند مواد معدنی را با دقت و سرعت بیشتری جابه‌جا کنند. این کامیون‌ها با استفاده از حسگرها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی، مسیرهای بهینه را انتخاب می‌کنند و خطر حوادث ناشی از خطای انسانی را از بین می‌برند. همچنین، ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند در محیط‌های خطرناک، مانند معادن زیرزمینی، وظایفی مانند حفاری یا بازرسی را انجام دهند، بدون اینکه جان کارگران به خطر بیفتد. این خودکارسازی نه‌تنها ایمنی را افزایش می‌دهد، بلکه با امکان کار مداوم ماشین‌ها، هزینه‌های عملیاتی را نیز کاهش می‌دهد.

نگهداری پیش‌بینانه یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در صنعت معدن است. خرابی تجهیزات می‌تواند تولید را متوقف کند و هزینه‌های سنگینی به دنبال داشته باشد. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های حسگرهای نصب‌شده روی تجهیزات، می‌تواند نشانه‌های خرابی را پیش‌بینی کند و به شرکت‌ها اجازه دهد پیش از وقوع مشکل، اقدامات لازم را انجام دهند. برای مثال، شرکت بی‌اچ‌پی (BHP) با استفاده از سیستم‌های نگهداری پیش‌بینانه مبتنی بر هوش مصنوعی، توانسته زمان توقف‌های غیرمنتظره را در عملیات جهانی خود به شکل چشمگیری کاهش دهد. این رویکرد نه‌تنها بهره‌وری را بالا می‌برد، بلکه با کاهش نیاز به تعمیرات اضطراری، ایمنی کارگران را نیز بهبود می‌بخشد.

ایمنی کارگران همیشه یکی از اولویت‌های اصلی در صنعت معدن بوده است. هوش مصنوعی با ابزارهای نظارتی پیشرفته، می‌تواند به کاهش حوادث کمک کند. دستگاه‌های پوشیدنی مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند علائم حیاتی کارگران، مانند ضربان قلب یا سطح خستگی را رصد کنند و در صورت بروز خطر، هشدارهای فوری ارسال کنند. در معدنی در شیلی، بی‌اچ‌پی از کلاه‌های ایمنی هوشمند استفاده کرده که با تحلیل امواج مغزی رانندگان، خستگی آن‌ها را تشخیص می‌دهد و از حوادث جلوگیری می‌کند. همچنین، پهپادهای مجهز به هوش مصنوعی، که توسط شرکت‌هایی مانند Drone Deploy توسعه یافته‌اند، می‌توانند بازرسی‌های سایت را انجام دهند و خطرات ساختاری یا زیست‌محیطی را شناسایی کنند، بدون اینکه کارگران در معرض خطر قرار گیرند.

همچنین آینده پژوهی نشان می‌دهد که پایداری زیست‌محیطی یکی دیگر از حوزه‌هایی است که هوش مصنوعی می‌تواند در آن نقش مهمی ایفا کند. صنعت معدن به دلیل مصرف بالای انرژی و آب و تولید پسماند، اغلب با انتقادات زیست‌محیطی مواجه است. هوش مصنوعی می‌تواند با بهینه‌سازی مصرف منابع، این اثرات را کاهش دهد. برای مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای مصرف انرژی را تحلیل کرده و راهکارهایی برای کاهش آن ارائه دهند. در معدن اسکوندیدا، استفاده از هوش مصنوعی به صرفه‌جویی قابل‌توجهی در مصرف آب و انرژی منجر شده است. همچنین، فناوری‌های مرتب‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی، که توسط شرکت‌هایی مثل تومرا (TOMRA) توسعه یافته‌اند، می‌توانند مواد معدنی با ارزش را از سنگ‌های باطله جدا کنند، که این کار هم هزینه‌های فرآوری را کاهش می‌دهد و هم حجم پسماند را کم می‌کند.

ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی در بخش معدن نیز نشان‌دهنده رشد سریع این فناوری است. در سال ۲۰۲۳، این بازار حدود ۹۳۹.۱ میلیون دلار ارزش داشت و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۳ به حدود ۷,۲۶۳.۹ میلیون دلار برسد. شکل ۱ این رشد را نشان می‌دهد.

این رشد نتیجه سرمایه‌گذاری‌های کلان شرکت‌های بزرگ و نیاز روزافزون به فناوری‌های هوشمند در این صنعت است. علاوه بر شرکت‌های معدنی، شرکت‌های فناوری مانند اینفوسیس (Infosys) و اکسنچر (Accenture) نیز در توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای این بخش نقش دارند و به نوآوری در این حوزه کمک می‌کنند.

با وجود این مزایا، پذیرش هوش مصنوعی در صنعت معدن با موانعی همراه است. هزینه‌ی اولیه بالای پیاده‌سازی این فناوری‌ها، از جمله خرید تجهیزات و نرم‌افزارها، می‌تواند برای شرکت‌های کوچک‌تر چالش‌برانگیز باشد. همچنین، کمبود نیروی کار ماهر در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، پذیرش این فناوری را کند می‌کند. بسیاری از کارگران فعلی با روش‌های سنتی آشنا هستند و ممکن است در برابر تغییرات مقاومت کنند که شرکت‌ها باید با ارائه آموزش‌های لازم و جذب متخصصان فناوری، این شکاف مهارتی را پر کنند.

چالش دیگر، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌هاست. هوش مصنوعی به داده‌های زیادی وابسته است و جمع‌آوری و تحلیل این داده‌ها ممکن است مسائل حریم خصوصی را مطرح کند. شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که داده‌ها به‌صورت امن مدیریت می‌شوند.

 هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که صنعت معدن را به یک صنعت هوشمند و پایدار تبدیل کند. با سرمایه‌گذاری در این فناوری و رفع موانع موجود، شرکت‌های معدنی می‌توانند بهره‌وری خود را افزایش دهند و به مسئولیت‌های اجتماعی و زیست‌محیطی خود بهتر عمل کنند. آینده این صنعت به توانایی آن در پذیرش نوآوری و همکاری بین بخش‌های مختلف بستگی داردو هوش مصنوعی می‌تواند نقشی محوری در این تحول ایفا کند.