Другое важное применение для внедрения ИИ – оптимизация параметров бурения, взрывных работ, выемки породы, систем вентиляции для повышения эффективности производства.

Также разрабатываются интеллектуальные системы поддержки принятия решений на основе машинного обучения. Они помогают персоналу шахт выбирать оптимальные режимы работы оборудования в зависимости от горно-геологических условий.

Таким образом, внедрение технологий ИИ кардинально меняет подход к управлению горнодобывающим производством, делая его более интеллектуальным и безопасным.

Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в горной промышленности активно развивается и охватывает все больше процессов. Крупные компании, такие как Rio Tinto, внедряют системы автономного управления большегрузными самосвалами на основе компьютерного зрения и машинного обучения. Это повышает эффективность транспортировки руды. Для мониторинга состояния шахт применяются беспилотные дроны и роботы, использующие лидары, камеры и датчики. Собранные данные анализируют нейронные сети для выявления опасных участков. Системы машинного зрения с технологией компьютерного моделирования создают 3D модели шахт для оптимизации добычи и планирования горных работ.

Программное обеспечение на основе ИИ помогает геологам анализировать большие массивы геологических данных для выявления перспективных участков и оценки запасов.

Также в шахтах используются интеллектуальные чат-боты для оперативного информирования и помощи рабочим.

Таким образом, ИИ и машинное обучение применяются на всех этапах жизненного цикла шахты – от разведки до эксплуатации и закрытия. Эти технологии кардинально меняют горнодобывающую отрасль.

Вот несколько примеров применения искусственного интеллекта и машинного обучения в горнодобывающей промышленности США:

Компания Newmont внедрила систему диагностики оборудования на основе ИИ, которая анализирует данные датчиков с буровых установок. Это позволяет своевременно предупреждать поломки.

Шахты компании Peabody оснащены сенсорами метана с технологией машинного обучения для прогнозирования скопления газа и предотвращения взрывов.

На угольных шахтах штата Вайоминг используются автономные системы видеонаблюдения на базе компьютерного зрения для контроля состояния выработок.

Компания Caterpillar разработала программу оптимизации экскаваторных работ ОРЕХ на основе ИИ. Она увеличивает эффективность погрузочно-транспортных операций на 10–12 %.

Стартап datum.earth применяет машинное обучение для анализа спутниковых снимков при геологической разведке месторождений.

Компания Knode разработала решение KnoSys на базе ИИ для автоматизации сортировки и оценки качества добытой руды.

Вот несколько примеров использования ИИ и машинного обучения в горнодобывающей промышленности Германии и Японии:

Германия:

Компания Thyssenkrupp внедрила на своих шахтах систему предиктивной аналитики Max, которая на основе ИИ прогнозирует сбои в работе оборудования.

Фирма Webac разработала программное решение на базе машинного обучения для оптимизации планирования добычи полезных ископаемых.

Компания Forkardt использует нейронные сети для распознавания геологических структур по данным геофизических исследований.

Япония:

Mitsubishi Corporation внедрила систему автономных самосвалов, использующих технологии компьютерного зрения и ИИ для навигации в шахтах.

Компания Komatsu разработала интеллектуальную систему диспетчеризации для оптимизации логистических операций на горных предприятиях.

Fujitsu использует ИИ для анализа геологических данных с целью повышения эффективности разведки месторождений полезных ископаемых.

Hitachi Construction Machinery применяет ИИ для предиктивной диагностики бурового и горнотранспортного оборудования.

Таким образом, технологии ИИ и машинного обучения активно применяются на многих шахтах и карьерах для решения различных задач.

Одним из наиболее важных аспектов безопасности в шахтах является контроль за газовой безопасностью. Современные автоматизированные системы мониторинга способны обнаруживать и анализировать газы, такие как метан и угарный газ, и предупреждать о возможных угрозах.

Контроль и обеспечение газовой безопасности – это важнейшая задача для всех горнодобывающих компаний мира. Применение передовых автоматизированных систем мониторинга позволяет значительно снизить риски, связанные с накоплением опасных газов в шахтах. Современные системы оснащены разветвленной сетью высокочувствительных датчиков метана, оксида углерода, кислорода, расположенных в разных частях шахты. Данные с датчиков в режиме реального времени поступают в центральную компьютерную систему.