سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در عملیات معدن برای افزایش دقت در برآورد منابع به کار گرفته می‌شوند. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های زمین‌شناسی و تاریخچه معدن، امکان ارائه برآوردهای دقیق‌تری از ذخایر معدنی را فراهم می‌آورند و به شرکت‌های معدنی در تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری، برنامه‌ریزی تولید و تخصیص منابع کمک می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین به بهینه‌سازی عملیات معدن و مدیریت دارایی‌ها کمک می‌کند. با استفاده از دستگاه‌ها و حسگرهای اینترنت اشیا، جمع‌آوری داده‌های لحظه‌ای امکان‌پذیر شده و عملکرد تجهیزات، شاخص‌های عملیاتی و مشکلات احتمالی شناسایی می‌شوند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی این داده‌ها را پردازش کرده و الگوهای پیش‌بینی دقیق‌تری برای بهبود تصمیم‌گیری ارائه می‌دهند.

علاوه بر این، سیستم‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند کارایی و ایمنی در عملیات معدن را به‌طور قابل ‌توجهی افزایش دهند. وسایل نقلیه و ماشین‌آلات خودران مجهز به الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در زمین‌های ناهموار و پیچیده حرکت کنند و وظایف را با دقت بالا انجام دهند که این امر به کاهش خطای انسانی و خطرات منجر می‌شود. سیستم‌های نگهداری پیش‌بینی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی نیز به پایش وضعیت تجهیزات و پیشگیری از خرابی‌های غیرمنتظره کمک می‌کنند.

فناوری هوش مصنوعی همچنین در ترویج مسئولیت‌پذیری زیست‌محیطی و پایداری در صنعت معدن حرف‌های زیادی برای گفتن دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند فرآیند برنامه‌ریزی معادن را بهینه‌سازی کنند و عواملی مانند احیای زمین و حفظ زیستگاه‌ها را در نظر بگیرند. الکس دی جگر، مدیرعامل Conundrum Australia که نرم‌افزارهای یادگیری ماشین برای تحول دیجیتال در صنعت فلزات و معدن تولید می‌کند، در این‌باره گفته است: «تمرکز فناوری هوش مصنوعی بر کارایی در عملیات و تولید است و فایده اصلی آن نه‌تنها در سودآوری، بلکه در سبزتر کردن معادن است. اگر بتوانیم مواد بیشتری از آنچه استخراج کرده‌ایم به دست بیاوریم، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی می‌توانیم به‌طور چشم‌گیری مصرف آب و برق خود را کاهش دهیم.» او اضافه می‌کند که حسگرها و فناوری‌های سنجش از راه دور، به همراه الگوریتم‌های هوش مصنوعی، امکان نظارت مداوم بر کیفیت آب‌وهوا را فراهم می‌آورند و به شناسایی و واکنش سریع به هرگونه اختلال زیست‌محیطی کمک می‌کنند. چنین سیستم‌های نظارتی به تضمین رعایت مقررات زیست‌محیطی و ترویج شیوه‌های استخراج منابع پایدار کمک می‌کنند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند الگوهای مصرف انرژی را تحلیل کرده و بهینه‌سازی‌هایی برای صنعت معدن پیشنهاد دهد که این قابلیت می‌تواند به کاهش انتشار گازهای گلخانه‌ای و رد پای کربن منجر شود. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های عملیاتی را تحلیل کنند تا کارایی فرآیندهای معدنی را بهبود بخشند، به‌گونه‌ای که انرژی، آب و سایر منابع به‌طور موثرتری استفاده شوند و هدررفت منابع کاهش یابد. در معدن اسکوندیدای BHP شیلی، از سال ۲۰۲۲ تاکنون، با کمک فناوری هوش مصنوعی، بیش از سه میلیارد لیتر آب و ۱۱۸ گیگاوات‌ساعت انرژی صرفه‌جویی شده است. برای حمایت از گذار جهانی به کربن صفر، صنایع باید روش‌های بهتر و پایدارتری برای تولید فلزات و مواد معدنی موردنیاز برای گذار انرژی پیدا کنند که به نظر می‌رسد هوش مصنوعی در این زمینه بسیار خوب عمل کرده است.

با همه مزیت‌های هوش مصنوعی در صنعت معدن، این صنعت به‌طور ذاتی خطرناک است و در بسیاری از کشورها، مدیریت ریسک برای حفظ ایمنی افراد و محیط زیست اولویت زیادی دارد. با این ‌حال، ریسک‌گریزی بیش از حد می‌تواند مانع پیشرفت و فرصت‌های رشد شود. کشورهایی که نگرشی پیشروتر نسبت به نوآوری دارند، در پذیرش هوش مصنوعی پیشرفت بیشتری داشته‌اند و از لحاظ کارایی و صرفه‌جویی در هزینه‌ها مزیت رقابتی به دست آورده‌اند. عدم پذیرش فناوری‌های جدید می‌تواند چالش‌هایی مانند برآورد نادرست منابع، بهینه‌سازی ناکارآمد فرآیندهای استخراج و مقابله نامناسب با اثرات زیست‌محیطی به همراه داشته باشد و کشور محروم از فناوری ممکن است نتواند از پتانسیل هوش مصنوعی برای ایجاد شیوه‌های معدنی ایمن‌تر و پایدارتر بهره‌مند شود.

از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در صنعت معدن، اکتشاف و برآورد منابع است. روش‌های سنتی اکتشاف معمولاً زمان‌بر و پرهزینه بوده و نتایج محدودی به همراه دارند. اما فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها، فرآیند اکتشاف را دگرگون کرده‌اند.

ابزارهای متعددی برای تحلیل حجم زیادی از داده‌های زمین‌شناسی وجود دارد، از جمله سوابق حفاری تاریخی، تصاویر ماهواره‌ای و داده‌های حسگرها که به شناسایی مناطق مستعد برای ذخایر معدنی کمک می‌کنند. با کمک هوش مصنوعی، زمین‌شناسان می‌توانند تصمیم‌گیری‌های خود را بهینه کنند، به‌سرعت مکان‌های بالقوه استخراج را شناسایی کنند، ریسک‌های شکست اکتشافی را کاهش دهند و در وقت و منابع ارزشمند صرفه‌جویی کنند.

هوش مصنوعی در فرآیند اکتشاف می‌تواند به شرکت‌های معدنی کمک کند تا مواد معدنی و منابع را با شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی در داده‌ها که ممکن است از سوی زمین‌شناسان انسانی نادیده گرفته شود سریع‌تر و کارآمدتر پیدا کنند.

در دنیای دیجیتال که به‌سرعت در حال تحول است، سازمان‌ها با فشار فزاینده‌ای برای نوآوری و همچنین فعالیت به‌شیوه‌ای پایدار روبه‌رو هستند. نوآوری رشد و رقابت‌پذیری را تقویت می‌کند و پایداری مسئولیت‌پذیری اخلاقی را تضمین می‌کند. در صنعت معدن نیز هوش مصنوعی با متحول کردن نحوه انجام عملیات روزانه، این صنعت را دگرگون کرده است. این سیستم‌های هوشمند می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را تحلیل کنند و راه‌حل‌های دیجیتال برای شرکت‌ها ارائه دهند. این فناوری به افزایش سرعت و ایمنی عملیات معدنی کمک می‌کند. موارد زیر درباره حوزه فعالیت‌هایی است که شرکت‌های موفق معدنی در دنیا از هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند. این مطالعات موردی حوزه‌های استفاده از هوش مصنوعی را نشان می‌دهد که چگونه توانسته‌اند از طریق پایداری و نوآوری، پیشتاز تحول دیجیتال در صنعت معدن باشند.

پیش‌بینی اختلالات در زنجیره تامین

در سال ۲۰۲۱، شرکت مک‌کینزی اعلام کرد که راه‌حل‌های مدیریت زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ابزارهای قدرتمندی برای کمک به سازمان‌ها در مواجهه با چالش‌های صنعتی باشند. الگو‌های هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات آینده زنجیره تامین را پیش‌بینی کنند، مانند پیش‌بینی تقاضا برای محصولات خاص و بهینه‌سازی سطح موجودی. این فناوری همچنین می‌تواند اختلالات زنجیره تامین را شناسایی و فرآیندها را ساده‌تر کند. شرکت آی‌بی‌ام با استفاده از سیستم Waston Supply Chain از هوش مصنوعی برای مدیریت فعال اختلال‌ها از طریق هشدارهای هوشمند و بینش‌های لحظه‌ای برای عملیات شرکت‌های معدنی بهره می‌گیرد.

بهینه‌سازی انرژی

استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی می‌تواند با تحلیل داده‌ها، فرصت‌های صرفه‌جویی انرژی را شناسایی کند و بهره‌وری را در صنعت و معدن بهبود بخشد. شرکت ریو تینو پیشرفت‌های زیادی در زمینه اطمینان از عملیات و ایمنی معادن خود کسب کرده است. این شرکت با هدف نوآوری بیشتر در معادن هوشمند خود، مراکز عالی را راه‌اندازی کرده که بر تحلیل داده‌ها، خودکارسازی، مدیریت دارایی‌ها و مسائل مربوط به انرژی و تغییرات اقلیمی تمرکز دارند.

داده‌های زیست‌محیطی

هوش مصنوعی در صنعت و معدن می‌تواند با تحلیل سریع و دقیق داده‌ها به کاهش اثرات زیست‌محیطی و مدیریت بهتر ریسک‌های محلی کمک کند. این فناوری نه‌تنها قادر به شناسایی فرصت‌هایی برای بهینه‌سازی عملیات است، بلکه اثرات این عملیات بر محیط اطراف را نیز ارزیابی می‌کند تا پایدارتر و مسئولانه‌تر باشد.

شرکت پیشرو BHP و غول فناوری مایکروسافت نمونه‌ای از همکاری موفق در این زمینه هستند. این دو شرکت با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تولید مس را بهینه‌سازی کرده‌اند. آنها از داده‌های لحظه‌ای تجهیزات تغلیظ مس و پلت‌فرم Azure Machine Learning برای انجام پیش‌بینی‌های ساعتی استفاده می‌کنند. این پیش‌بینی‌ها به تیم عملیات کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند و عملکرد خود را پیوسته بهبود دهند. نتیجه این همکاری نه‌تنها افزایش بهره‌وری، بلکه کاهش اثرات زیست‌محیطی است.

اکتشاف

هوش مصنوعی می‌تواند در فرآیند اکتشاف معادن با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و شناسایی اهداف در محل کمک کند و بینش‌های ارزشمندی ارائه دهد. این فناوری باعث افزایش کارایی در محل از نظر زمان و هزینه می‌شود. شرکت بریک گلد کورپوریشن یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های استخراج طلا در جهان، نمونه‌ای از سازمان‌هایی است که چندین سال است فناوری‌های هوش مصنوعی را در اکتشاف معادن به کار گرفته است. این شرکت از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پردازش داده‌های زمین‌شناسی و ژئوفیزیکی استفاده می‌کند تا مکان‌های احتمالی برای استخراج را شناسایی کرده و عملیات حفاری را بهینه‌سازی کند.

نگهداری پیش‌بینی‌شده

الگو‌های نگهداری پیش‌بینی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی توانایی ارزیابی متغیرهایی را دارند که وضعیت فعلی یک دارایی را نشان می‌دهند. این الگو‌ها می‌توانند بر اساس روندهای استفاده پیش‌بینی‌هایی انجام دهند و در نتیجه تیم‌های نگهداری را از احتمال خرابی تجهیزات قبل از وقوع آن مطلع کنند. این رویکرد نه‌تنها ایمنی بیشتری برای نیروی کار انسانی در محل فراهم می‌آورد، بلکه به شرکت‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی بهتری برای نگهداری تجهیزات انجام دهند.

شرکت ای‌بی‌بی از این تکنولوژی در صنعت معدن با سرویس ABB Ability Predictive Maintenance استفاده می‌کند. این سرویس، داشبوردها و گزارش‌های لحظه‌ای و کاربرپسندی از وضعیت هر دارایی ارائه می‌دهد. این امر به اپراتورهای معدن کمک می‌کند تعمیرات را سریع‌تر انجام دهند و از نگهداری‌های غیرضروری که ممکن است خطرات ایمنی ایجاد کنند، جلوگیری کنند.

ارزیابی‌های ایمنی و ریسک

همان‌طور که پیشتر گفته شد، هوش مصنوعی می‌تواند ریسک‌های ممکن در محل معدن را ارزیابی کرده و هشدار دهد. این قابلیت می‌تواند تحولی در عملیات معدنی ایجاد کند، زیرا هم از نظر کارایی و هم از نظر ایمنی برای نیروی کار انسانی محیطی مناسب فراهم می‌آورد. بهینه‌سازی سیستم‌ها همچنین به مدیریت و درک ارزیابی‌های ریسک کمک می‌کند. به‌ویژه، شرکت Tomorrow.io از فناوری پیش‌بینی وضعیت آب‌وهوا استفاده می‌کند که با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، شرایط جوی را پیش‌بینی کرده و به شرکت‌های معدنی مزیت رقابتی می‌دهد. بنابراین، شرکت‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری در جنبه‌های مختلف عملیات خود بگیرند.

روباتیک

اتوماسیون در حال گسترش است، به‌ویژه با معرفی ابزارهای معدنی الکتریکی که گاهی به مکان‌هایی دسترسی پیدا می‌کنند که معدن‌کاران قادر به رسیدن به آنها نیستند. شرکت Offworld، سازنده پلت‌فرم‌های روباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی در ژانویه ۲۰۲۳ اعلام کرد که از سال ۲۰۲۴ سفارش‌هایی برای استقرار سیستم‌های روباتیک معدن‌کاری صنعتی هوش مصنوعی خود خواهد گرفت. این خط تولید روبات‌های خودران برای انجام وظایفی چون نظارت بر محیط‌ها (چه در سطح زمین و چه زیر زمین)، حفاری، جمع‌آوری، حمل و پردازش مواد طراحی شده است. واحدهای باتری این روبات‌ها با انجام تعویض و شارژ خودکار باتری‌ها در محل، زمان عملکرد هر روبات را افزایش می‌دهند.

جداسازی سنگ معدن

سیستم‌های جداسازی مبتنی بر هوش مصنوعی توانایی شناسایی مواد معدنی ارزشمند از سنگ‌های باطله در زمان واقعی را دارند و در نتیجه می‌توانند نرخ بازیابی را افزایش داده و هزینه‌های پردازش را کاهش دهند. شرکت جهانی پیشرو در صنعت معدن Vale در سال ۲۰۲۰ اولین مرکز هوش مصنوعی خود را در اسپیریتو سانتو راه‌اندازی کرد. این شرکت با تمرکز بر پایداری و ایمنی، از این فناوری برای تجزیه و تحلیل نمونه‌های سنگ معدن و انتخاب بهترین روش‌های جداسازی برای به حداکثر رساندن بازیابی مواد معدنی استفاده می‌کند. این اقدام موجب بهبود شرایط زیست‌محیطی، بهداشتی و ایمنی در محل معدن شده است.