به گزارش خبرگزاری ایمنا، به بازار جهانی هوش مصنوعی در معادن از ارزش ۲۴.۹۹ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۴ به پیش‌بینی ۸۲۸.۳۳ میلیارد دلار تا سال ۲۰۳۴ رسیده است، با نرخ رشد ترکیبی سالانه (CAGR) 41.92 درصد. این تحول تاریخی نه تنها یک فرصت تکنولوژیک است، بلکه تعریف مجدد بنیادی روندهای استخراج، اکتشاف و فرآوری معادن را نمایندگی می‌کند، برای کشوری همچون ایران که دارای ذخایر معدنی غنی و جایگاه ژئوپلیتیکی منحصربه‌فرد است، این نوسان دیجیتالی یک ضرورت استراتژیک برای تحقق اقتصاد مقاومتی و فائق‌آمدن بر سدهای محدودیت است.
اکتشاف انقلابی شده با الگوریتم‌های یادگیری عمیق
پیکربندی دادگانی جدید در تجزیه‌وتحلیل حسگرهای ماهواره‌ای
روند اکتشاف معادن به‌طور سنتی با شکست پذیری حدود ۱۰ درصد و سرمایه‌گذاری فراوان مشخص بود. هوش مصنوعی، به‌ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) الهام‌گرفته از ساختار بینایی مغز انسان، این معادله را تغییر داده است. حسگرهای ابرطیفی ماهواره‌ای و درونز صدها نوار طیفی از سطح زمین ثبت می‌کنند؛ هر کانی دارای امضای طیفی منحصربه‌فرد است. مدل‌های CNN پیشرفته اکنون می‌توانند این امضاها را با سرعتی پردازش کنند که برای تحلیلگران انسانی غیرممکن است، تحقیقات اخیر دانشگاه سیدنی و دیگر مؤسسات در زمینه نقشه‌برداری تغییرکانی‌شناسی (alteration mapping) نشان داده‌اند که مدل‌های CNN با درقه‌ای زمین‌شناختی میدانی می‌توانند منطقه‌های غنی‌شدگی را با دقت بالا شناسایی کنند. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) به‌طور مشابه، داده‌های لرزه‌ای را تحلیل کرده و ساختارهای زیرسطحی نهفته را مدل‌سازی می‌کنند.
روشی تلفیقی ناشی از هم‌افزایی این فناوری‌ها، «نقشه‌های احتمالاتی هدف حفاری» (Drill Target Probability Maps) تولید می‌کند. این نقشه‌ها با اولویت‌بندی مناطق با پتانسیل کانی‌زایی بالا، از حفاری‌های کور جلوگیری می‌کنند. شواهد به‌دست‌آمده از گزارش‌های پژوهشی معتبر حاکی‌اند که این رویکرد می‌تواند هزینه‌های اکتشاف را ۳۰ تا ۴۰ درصد کاهش دهد؛ رقمی که در مقیاس جهانی به معنای صرفه‌جویی میلیاردها دلار است.
درونز (پهپادهای بدون‌سرنشین) سرعت و امنیت اکتشاف را به‌طور ریشه‌ای بازتعریف کردند. پژوهشی از مرکز تحقیقاتی CASERM در کالرادو نشان داده‌اند که حسگرهای ابرطیفی سوارشده بر درونز می‌توانند رزولوشنی ۶ سانتی‌متری در باند دید نزدیک مادون‌قرمز و ۱۲ سانتی‌متری در باند مادون‌قرمز موج‌کوتاه دستیابی کنند (فراتر از ۳۰ متر ماهواره‌های معمولی). برای مناطق کوچک‌تر یا نظارت مداوم، تصویربرداری ابرطیفی از درونز نسبت به پروازهای هلیکوپتری ۷۰ درصد ارزان‌تر است.
دوقلوی دیجیتالی و نگهداری پیش‌گویانه
مفهوم «دوقلوی دیجیتالی» (نمایندگی مجازی دقیق و زنده‌ای از یک معدن یا تجهیز) به ستون فقرات معدنکاری هوشمند بدل شده است، این دوقلو توسط هزاران حسگر اینترنت اشیا (IoT) تغذیه می‌شود که پارامترهای حیاتی را به‌صورت بلادرنگ پایش می‌کنند ( دمای بلبرینگ‌ها، ارتعاشات موتور، فشارهای هیدرولیکی، و موقعیت ناوگان) ،الگوریتم‌های یادگیری ماشینی با تجزیه‌وتحلیل الگوهای تاریخی و لحظه‌ای، زمان دقیق نیاز به تعمیر را ۳۰ تا ۹۰ روز قبل از شکست پیش‌بینی می‌کنند. برخلاف نگهداری پیشگیرانه (براساس زمان‌بندی ثابت) یا نگهداری واکنشی (پس‌از خرابی)، این نهج پیش‌گویانه منجر به دستاوردهای قابل‌قیاس شده است:
- کاهش ۳۲ درصدی توقف‌های برنامه‌ریزی‌نشده (Unplanned Downtime)
- کاهش ۱۸ درصدی هزینه‌های کل نگهداری و تعمیرات
- افزایش ۱۵ تا ۲۵ درصدی عمر مفید تجهیزات سرمایه‌ای
بهترین شمایل‌ها از معادن صنعتی نشان داده‌اند که در برخی موارد کاهش نامطلوب توقف‌ها تا ۳۸ درصد و افزایش زمان میان‌شکست‌ها تا ۲۷ درصد محقق شده است.
فاز سوم: بهینه‌سازی عملیات با یادگیری تقویتی
طراحی انفجار و پیش‌بینی خردایش
یکی از پیچیده‌ترین چالش‌های مهندسی معدن، تعیین الگوی انفجار برای دستیابی به خردایش مطلوب است. مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) با تحلیل متغیرهای سنگ، ساختار ژئولوژیکی، هندسه سینه‌کار و توزیع انرژی، الگوی آتشباری را بهینه می‌کنند. تحقیقات نشان داده‌اند که مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models) شامل الگوریتم‌های Support Vector Regression و XGBoost می‌توانند خردایش سنگ را با دقت ۹۲ درصد (R² = ۰.۹۲) پیش‌بینی کنند. نتیجه این دقت، کاهش ۹.۵ درصدی هزینه‌های عملیاتی (کاهش مصرف انرژی در سنگ‌شکن‌ها و آسیاها) است، مطالعات جدیدتری نشان داده‌اند که مدل‌های پیشرفته‌تر همچون KPCA-BAS-BP می‌توانند دقت پیش‌بینی را به ۱.۷۷ درصد خطای نسبی کاهش دهند.
استراتژی ایران: دیجیتالی‌سازی و بومی‌سازی تکنولوژی
اقدام IMIDRO و چشم‌انداز ۲۰۳۰
سازمان توسعه و نوسازی صنایع و معادن ایران (IMIDRO) در سال ۲۰۲۴ یک برنامه استراتژیک برای هوشمندسازی اعلام کرد. میان اقدامات اصلی:
- زیرساخت مخابراتی و دادگانی: سازمان IMIDRO در همکاری با وزارت ارتباطات، شبکه‌های فیبر نوری و اتصالات 5G اختصاصی برای معادن در حال استقرار است تا جریان محفوظ و بدون‌مانع داده را تضمین کند. این زیرساخت برای معادن دورافتاده ایران، جایی که دسترسی به محاسبات ابری محدود است، حیاتی است.
- توسعه نیروی انسانی: برنامه‌ها بر آموزش مهندسان معدن متخصص در ژئوداده‌شناسی (تلفیق علوم زمین با تحلیل داده) تاکید دارند.
- سرمایه‌گذاری دانش‌بنیان: قراردادهای دانش‌بنیان در بخش معدن و فولاد در سال ۲۰۲۴ بیش از ۳ تریلیون ریال رسید، نشانه توجه دولتی به فناوری‌های بومی. برآوردهای رسمی نشان داده‌اند که دیجیتالی‌سازی کامل معادن می‌تواند هزینه‌ها را ۲۵ درصد کاهش و بهره‌وری را ۲۰ درصد افزایش دهد.
- نمونه موفقیت فولاد: بیش از ۹۰ درصد اجزای زنجیره تولید فولاد ایران اکنون بومی‌سازی شده‌اند، مونه‌ای که می‌تواند برای AI در معادن نیز دنبال شود.
پایداری و مسئولیت‌پذیری
هوش مصنوعی با بهینه‌سازی الگوی انفجار و فرآوری، مصرف انرژی و آب را به‌طورمستقیم کاهش می‌دهد، سیستم‌های مراقبت خودکار برای بندهای باطله (tailings dams)(یکی از خطرات محیط‌زیستی اصلی معادن ایرانی) می‌توانند نشت و حرکت‌های ناهنجار را فوری تشخیص کند. این بُعد نگارش، در اکثر معادن ایرانی، هنوز دستی و نامعتبر است، هرچند اتوماسیون نگرانی‌های اشتغالی ایجاد می‌کند، برنامه‌های ارتقای مهارت و نقش‌های نظارتی سطح بالاتر می‌توانند این تنش‌ها را متوازن کنند. یک اپراتور حفاری سنتی می‌تواند به مدیر سیستم دوقلوی دیجیتالی (نقشی با ارزش بیشتر) تبدیل شود، چارچوب‌های قانونی شفاف درباره مالکیت داده‌های استراتژیکی و مسئولیت‌های حقوقی در سیستم‌های خودران ضروری‌اند. بدون این، اعتماد صنعت به سامانه‌های هوش مصنوعی تضعیف می‌شود.
سهم آسیای پاسیفیک از بازار جهانی AI در معادن ۴۰ درصد است و این منطقه (شامل مناطق مجاور ایران) به‌طور قطع در ۳ دهه آینده نیز سلطه خود را حفظ خواهد کرد. آمریکای شمالی، با ۳۶.۸۰ درصد بازار، سریع‌ترین رشد را نشان می‌دهد، ایران با ذخایر معدنی غنی و موقعیت ژئوپلیتیکی منحصربه‌فرد، می‌تواند این نوسان را برای ساختن صنعت معدن دانش‌بنیان و دارای عمق فناوری بهره‌برداری کند.
چالش‌های عملیاتی و مسیر پیش‌رو
تجهیزات IoT، سرورهای پردازش داده، و آموزش نیروی انسانی هزینه‌بری هستند، برای معادن کوچک‌تر، بازگشت سرمایه‌گذاری (ROI) 2 تا ۳ سال طول می‌کشد؛ دوره‌ای که معادن ایرانی باید حمایت دولتی برای پشتیبانی از آن داشته باشند، مدل‌های هوش مصنوعی بدون داده‌های تربیتی با کیفیت بالا ناکام می‌شوند. این نیاز به متخصصان ژئولوژیک برای برچسب‌گذاری دستی اولیه دارد، کاری فشرده و زمان‌بر است. بیشتر معادن دارای سیستم‌های legacy (قدیمی) هستند که با روش‌های نوین سازگاری خوبی ندارند.
تحول دیجیتالی صنعت معدن ایران نه به‌صرف درباره بهبود کارایی اقتصادی است، بلکه درباره ساختن یک معدن هوشمند، پاسخگو، و پایدار است که ایمنی کارگران را تضمین می‌کند (کاهش ۳۲ درصد توقف‌های غیرمنظم = کاهش حوادث)، شفافیت داده‌های محیط‌زیستی را برقرار می‌کند، و مسئولیت‌پذیری اجتماعی را بنا می‌نهد. هوش مصنوعی و دوقلوی دیجیتالی، در دست متخصصان بومی‌کار ایران، نه تنها می‌توانند بهره‌وری معادن را دو برابر کنند، بلکه صنعت معدنی را بدل به یک محرک پایدار و دانش‌بنیان برای اقتصاد مقاومتی کنند.