*هوش مصنوعی؛ نیروی محرکه تحول در صنعت معدن
هوش مصنوعی به یک جزء حیاتی در صنعت معدن تبدیل شده و فرآیندهای تولید را متحول می‌کند. این فناوری با وعده کاهش هزینه‌ها، افزایش ایمنی، بهبود کارایی و کاهش ردپای کربن، آینده این صنعت را شکل می‌دهد. اگرچه پذیرش آن در بخش‌هایی مانند مالی و فناوری سریع‌تر بوده، اما صنعت معدن نیز به آهستگی در حال ادغام با این تکنولوژی است. کاربرد هوش مصنوعی و رباتیک در سایت‌های معدنی بزرگ، مدت‌ها قبل از ظهور هوش مصنوعی مولد آغاز شده بود و اکنون تصور یک عملیات بزرگ‌مقیاس بدون آن تقریبا غیرممکن است.
*معدن‌کاری هوشمند با سیستم‌های حمل‌ونقل خودکار (AHS)
یکی از اولین ابتکارات تحول‌آفرین، پیاده‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل خودکار (AHS) توسط شرکت ریو تینتو بود. این سیستم‌ها با استفاده از سنسورها، GPS و یادگیری ماشینی، مسیرها را بهینه کرده و از تصادفات جلوگیری می‌کنند. در سایت «گودای داری» استرالیا، ریو تینتو با همکاری کاترپیلار، کامیون‌های خودران، قطارهای حمل بار سنگین و یک آزمایشگاه تمام خودکار راه‌اندازی کرده است. حدود 80 درصد ناوگان کامیون‌های این پروژه خودران هستند و 200 قطار نیز با فناوری «اتوهال» (AutoHaul) فعالیت می‌کنند. این اتوماسیون با حذف خطای انسانی، ایمنی و کارایی را به شکل چشمگیری بهبود بخشیده است.
*نقش غول‌های معدنی در پیشبرد اتوماسیون
شرکت معدنی BHP نیز در عملیات سنگ آهن خود در غرب استرالیا، تا سال 2022 بیش از 30 درصد از کامیون‌های خود را خودکار کرده است. این غول معدنی از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری‌های عملیاتی ایمن‌تر و کارآمدتر بهره می‌برد. علاوه بر اتوماسیون، ریو تینتو از مدل‌سازی سه‌بعدی و واقعیت مجازی نیز استفاده می‌کند. برای نمونه، در مرکز ذوب «تیوای پوینت» نیوزیلند، یک مدل شبیه‌سازی شده برای بازآفرینی سناریوها و پیشگیری از حوادث ایمنی به کار گرفته می‌شود.
*انقلاب هوش مصنوعی در اکتشاف مواد معدنی
هوش مصنوعی در حوزه اکتشاف نیز نقشی کلیدی ایفا می‌کند. در شرایطی که بودجه‌های کاوش کاهش یافته، این فناوری با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های زمین‌شناسی به شناسایی دقیق ذخایر معدنی کمک می‌کند. شرکت BHP با همکاری مایکروسافت، از پلتفرم Azure برای بهبود بازیابی مس در معدن «اسکوندیدا» شیلی استفاده کرده است. همچنین با همکاری «ایوانهو الکتریک»، این شرکت از یادگیری ماشینی برای شناسایی مس، نیکل، طلا و نقره بهره می‌برد که هزینه‌ها و زمان عملیات را کاهش می‌دهد. در سال 2018 نیز شرکت «گلدکورپ» با IBM کانادا برای افزایش قابلیت پیش‌بینی اکتشاف طلا در پروژه «رد لیک» همکاری کرد.
*بهبود پشتیبانی پیشگیرانه و نظارت دولتی
شرکت‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، داده‌های عملکرد تجهیزات را تحلیل کرده و مشکلات احتمالی را قبل از وقوع پیش‌بینی می‌کنند. این رویکرد پیشگیرانه، زمان خرابی را کاهش داده و عمر مفید ماشین‌آلات را افزایش می‌دهد. در بخش اداری نیز، هوش مصنوعی به دولت‌ها امکان می‌دهد با استفاده از سنجش از راه دور و نقشه‌خوانی، سایت‌های در معرض استخراج غیرقانونی و جنگل‌زدایی را شناسایی کنند.
*فرصت‌های جدید برای شرکت‌های فناوری و استارت‌آپ‌ها
پیوند تکنولوژی و معدن، فرصت‌های قابل توجهی برای شرکت‌های فناوری ایجاد کرده است. شرکت نرم‌افزاری «اسکای‌کچ» با همکاری «تک ریسورسز» و انویدیا یک پلتفرم دوقلوی دیجیتال برای شبیه‌سازی سه‌بعدی عملیات معدنی توسعه داده است. استارت‌آپ‌هایی مانند «کوبولد متالز» نیز با جذب سرمایه 537 میلیون دلاری، از هوش مصنوعی برای بهره‌برداری از معادن مس استفاده می‌کنند که نشان‌دهنده جذابیت این رویکرد برای سرمایه‌گذاران است.
*چالش‌های اصلی پذیرش: اعتماد، هزینه و امنیت
با وجود مزایای فراوان، به‌کارگیری هوش مصنوعی با ریسک‌هایی همراه است. کیث فلین، از مدیران سابق شرکت اسپن، «اعتماد» را چالش اصلی می‌داند؛ زیرا معدن‌کاران به دلیل ریسک بالای عملیات، تمایلی به اتکای کامل به مدل‌های تجربی ندارند. مانع بزرگ دوم، «سرمایه‌گذاری» است که شامل هزینه‌های بالای سخت‌افزار، نرم‌افزار، آموزش نیروی کار و پشتیبانی فنی، به‌ویژه در سایت‌های دورافتاده، می‌شود. ریسک‌های امنیت داده و لزوم تبعیت از چارچوب‌های قانونی نوظهور نیز از دیگر چالش‌های مهم به شمار می‌روند.
***
پذیرش هوش مصنوعی در صنعت معدن، یک شمشیر دو لبه است که از یک سو پتانسیل افزایش سودآوری، ایمنی و پایداری زیست‌محیطی را دارد و از سوی دیگر هزینه‌های سنگین سرمایه‌گذاری و ریسک‌های عملیاتی و امنیتی به همراه می‌آورد. شرکت‌های پیشرو مانند ریو تینتو و BHP با سرمایه‌گذاری در اتوماسیون و تحلیل داده، مزیت رقابتی قابل توجهی کسب کرده‌اند. این روند نشان می‌دهد که حرکت به سمت معدن‌کاری هوشمند اجتناب‌ناپذیر است، به‌ویژه با افزایش تقاضا برای مواد معدنی حیاتی و فشار برای کربن‌زدایی. با این حال، چالش اصلی برای شرکت‌های کوچک‌تر و بازارهای نوظهور، مدیریت هزینه‌های اولیه و ایجاد اعتماد به سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. آینده این صنعت به توانایی آن در ایجاد تعادل میان نوآوری فناورانه و مدیریت محتاطانه ریسک‌ها بستگی خواهد داشت.