پیشگامان هوش مصنوعی در جهان

به گزارش می‌متالز، شرکت ریوتینتو، از پیشتازان این عرصه، با بهره‌گیری از کامیون‌های خودران و سیستم‌های حفاری هوشمند در معادن سنگ‌ آهن استرالیای غربی، به‌دستاورد‌های چشمگیری دست‌ یافته‌ است. افزایش ۱۵‌درصدی در بهره‌وری و کاهش ۱۳‌ درصدی در مصرف سوخت، نشان‌دهنده پتانسیل عظیم هوش مصنوعی در بهینه‌سازی عملیات معدنی است. در همین حال، کانادا با رویکردی نوآورانه، هوش مصنوعی را در خدمت اکتشاف معادن قرار داده‌ است. شرکت گلدکورپ، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، موفق به کشف ذخایر جدید طلا در معدن «رد لیک» شده‌ است. این فناوری پیشرفته امکان تحلیل دقیق‌تر داده‌های زمین شناسی، ژئوفیزیکی و ژئوشیمیایی را فراهم آورده و احتمال موفقیت در اکتشافات جدید را به‌طور قابل‌توجهی افزایش داده‌ است.

شیلی، به‌عنوان بزرگ‌ترین تولیدکننده مس جهان، از هوش مصنوعی برای ارتقای فرآیند‌های استخراج و فرآوری بهره می‌برد. شرکت کودلکو با استفاده از سیستم‌های پیش‌بینی کننده در فرآیند فلوتاسیون، به نتایج قابل‌توجهی دست یافته‌است. افزایش ۳‌ درصدی در بازیابی مس و کاهش ۱۰‌ درصدی در مصرف برق کارخانه‌های فرآوری، نشان‌دهنده تاثیر مستقیم هوش مصنوعی بر بهره‌وری و کارآیی انرژی در صنعت معدن است. در آفریقای‌جنوبی که صنعت معدن نقشی حیاتی در اقتصاد آن ایفا می‌کند، هوش مصنوعی به‌عنوان ابزاری کارآمد برای ارتقای ایمنی کارگران به‌ کار گرفته‌ شده‌ است. شرکت آنگلوامریکن با استفاده از سیستم‌های تشخیص چهره و تحلیل رفتار، موفق شده‌ است حوادث ناشی از خستگی رانندگان کامیون‌های معدن را تا ۷۵‌ درصد 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 برداشته‌ است. شرکت نوریلسک نیکل با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی کننده در فرآیند ذوب فلزات، به نتایج قابل‌توجهی دست‌ یافته‌ است. افزایش ۱.۵‌درصدی در بازدهی و کاهش ۳‌درصدی در مصرف انرژی، نشان‌دهنده پتانسیل هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیند‌های پیچیده متالورژیکی است.

چین، به‌عنوان بزرگ‌ترین مصرف‌کننده مواد معدنی جهان، از هوش مصنوعی برای بهبود ایمنی در معادن زغال‌ سنگ بهره می‌برد. شرکت شنهوا با استفاده از سیستم‌های نظارت هوشمند، قادر به پیش‌بینی و پیشگیری از حوادث معدنی شده‌ است. 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، هوش مصنوعی را در خدمت بهبود فرآیند‌های فرآوری مواد معدنی قرار داده‌ است. شرکت بولیدن با استفاده از سیستم‌های هوشمند در فرآیند خردایش سنگ‌معدن، به نتایج قابل‌توجهی دست‌ یافته‌ است. افزایش ۵‌درصدی در ظرفیت خردایش و کاهش ۲‌درصدی در مصرف انرژی، نشان‌دهنده پتانسیل هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیند‌های پیچیده فرآوری مواد معدنی است. تجربیات موفق این کشور‌های پیشرو، نویدبخش آینده‌ای درخشان برای کاربرد هوش مصنوعی در صنعت معدن است. مزایای متعددی همچون افزایش بهره‌وری، کاهش هزینه ها، 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 هوش مصنوعی گره خورده‌ است. سیاست‌گذاران و شرکت‌های معدنی باید به‌طور مداوم در حال یادگیری و به روزرسانی دانش خود در این زمینه باشند تا بتوانند از فرصت‌های نوظهور بهره‌برداری کرده و با چالش‌های احتمالی به‌طور موثر مقابله کنند. با توجه به روند فزاینده استفاده از هوش مصنوعی 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.

منبع: دنیای اقتصاد