شرکت ریوتینتو، از پیشتازان این عرصه، با بهره‌‌‌‌‌‌‌گیری از کامیون‌‌‌‌‌‌‌های خودران و سیستم‌های حفاری هوشمند در معادن سنگ‌آهن استرالیای غربی، به‌دستاوردهای چشمگیری دست‌یافته‌است. افزایش ۱۵درصدی در بهره‌‌‌‌‌‌‌وری و کاهش ۱۳درصدی در مصرف سوخت، نشان‌دهنده پتانسیل عظیم هوش‌مصنوعی در بهینه‌سازی عملیات معدنی است. در همین حال، کانادا با رویکردی نوآورانه، هوش‌مصنوعی را در خدمت اکتشاف معادن قرارداده‌است. شرکت گلدکورپ، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، موفق به کشف ذخایر جدید طلا در معدن «رد لیک» شده‌است. این فناوری پیشرفته امکان تحلیل دقیق‌تر داده‌های زمین‌‌‌‌‌‌‌شناسی، ژئوفیزیکی و ژئوشیمیایی را فراهم آورده و احتمال موفقیت در اکتشافات جدید را به‌طور قابل‌توجهی افزایش داده‌است.
شیلی، به‌عنوان بزرگ‌ترین تولیدکننده مس جهان، از هوش‌مصنوعی برای ارتقای فرآیندهای استخراج و فرآوری بهره می‌برد. شرکت کودلکو با استفاده از سیستم‌های پیش‌بینی‌‌‌‌‌‌‌کننده در فرآیند فلوتاسیون، به نتایج قابل‌توجهی دست یافته‌است. افزایش ۳درصدی در بازیابی مس و کاهش ۱۰درصدی در مصرف برق کارخانه‌‌‌‌‌‌‌های فرآوری، نشان‌دهنده تاثیر مستقیم هوش‌مصنوعی بر بهره‌‌‌‌‌‌‌وری و کارآیی انرژی در صنعت معدن است. در آفریقای‌جنوبی که صنعت معدن نقشی حیاتی در اقتصاد آن ایفا می‌کند، هوش‌مصنوعی به‌عنوان ابزاری کارآمد برای ارتقای ایمنی کارگران به‌کار گرفته‌شده‌است. شرکت آنگلو امریکن با استفاده از سیستم‌های تشخیص چهره و تحلیل رفتار، موفق شده‌است حوادث ناشی از خستگی رانندگان کامیون‌‌‌‌‌‌‌های معدن را تا ۷۵درصد کاهش دهد. این آمار چشمگیر، اهمیت بهره‌‌‌‌‌‌‌گیری از فناوری‌های نوین در حفظ سلامت و ایمنی نیروی کار را به‌خوبی نشان می‌دهد. روسیه نیز با سرمایه‌گذاری قابل‌توجه در زمینه هوش مصنوعی، گام‌های موثری در بهبود فرآیندهای معدنی برداشته‌است. شرکت نوریلسک نیکل با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی‌‌‌‌‌‌‌کننده در فرآیند ذوب فلزات، به نتایج قابل‌توجهی دست‌یافته‌است. افزایش ۱.۵درصدی در بازدهی و کاهش ۳درصدی در مصرف انرژی، نشان‌دهنده پتانسیل هوش‌مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای پیچیده متالورژیکی است.
چین، به‌عنوان بزرگ‌ترین مصرف‌کننده مواد معدنی جهان، از هوش‌مصنوعی برای بهبود ایمنی در معادن زغال‌سنگ بهره می‌برد. شرکت شنهوا با استفاده از سیستم‌های نظارت هوشمند، قادر به پیش‌بینی و پیشگیری از حوادث معدنی شده‌است. این سیستم با تحلیل داده‌های حسگرهای متعدد، خطرات بالقوه‌‌‌‌‌‌‌ای مانند ریزش سقف یا نشت گاز را شناسایی‌کرده و هشدارهای لازم را صادر می‌کند. سوئد نیز با رویکردی نوآورانه، هوش‌مصنوعی را در خدمت بهبود فرآیندهای فرآوری مواد معدنی قرارداده‌است. شرکت بولیدن با استفاده از سیستم‌های هوشمند در فرآیند خردایش سنگ‌معدن، به نتایج قابل‌توجهی دست‌یافته‌است. افزایش ۵درصدی در ظرفیت خردایش و کاهش ۲درصدی در مصرف انرژی، نشان‌دهنده پتانسیل هوش‌مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای پیچیده فرآوری مواد معدنی است. تجربیات موفق این کشورهای پیشرو، نویدبخش آینده‌‌‌‌‌‌‌ای درخشان برای کاربرد هوش‌مصنوعی در صنعت معدن است. مزایای متعددی همچون افزایش بهره‌‌‌‌‌‌‌وری، کاهش هزینه‌‌‌‌‌‌‌ها، بهبود ایمنی و کاهش اثرات زیست‌محیطی، انگیزه قوی برای سرمایه‌گذاری در این حوزه را فراهم می‌آورد، با این حال چالش‌هایی نیز در این مسیر وجود دارد. نیاز به سرمایه‌گذاری کلان در زیرساخت‌های فناوری اطلاعات، ضرورت آموزش و بازآموزی نیروی کار و مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها از جمله موانعی هستند که باید مورد‌توجه قرار گیرند. برای غلبه‌بر این چالش‌ها و بهره‌‌‌‌‌‌‌برداری حداکثری از فرصت‌های موجود، همکاری نزدیک میان دولت‌ها، شرکت‌های معدنی و مراکز تحقیقاتی، ضروری است. کشورهایی که بتوانند به‌سرعت این فناوری‌ها را در بخش معدن خود به‌کار گیرند، می‌توانند مزیت رقابتی قابل‌توجهی در بازار جهانی کسب کنند. در پایان، می‌توان گفت که آینده صنعت معدن به‌طور قابل‌توجهی با هوش‌مصنوعی گره خورده‌است. سیاستگذاران و شرکت‌های معدنی باید به‌طور مداوم در حال یادگیری و به‌‌‌‌‌‌‌روزرسانی دانش خود در این زمینه باشند تا بتوانند از فرصت‌های نوظهور بهره‌‌‌‌‌‌‌برداری‌کرده و با چالش‌های احتمالی به‌طور موثر مقابله کنند. با توجه به روند فزاینده استفاده از هوش‌مصنوعی در صنعت معدن، می‌توان پیش‌بینی کرد که در سال‌های آینده، شاهد تحولات شگرفی در این حوزه خواهیم بود که نه‌تنها بر صنعت معدن، بلکه بر اقتصاد جهانی نیز تاثیرات عمیقی خواهد گذاشت.
نظر شما