امروزه داده‌ها در صنعت معدن به‌عنوان عامل اصلی تصمیم‌گیری و برنامه‌ریزی در تمامی مراحل معدن‌کاری نقش دارند. اطلاعات دقیق و به‌موقع از منابع معدنی، شرایط زمین‌شناسی، ویژگی‌های ژئوفیزیکی، پارامترهای فنی، اقتصادی، زیست‌محیطی و اجتماعی به‌طور مستقیم بر استراتژی‌ها و عملیات استخراج تاثیر می‌گذارند.

این داده‌ها معمولا در مقیاس‌های بزرگ و پیچیده تولید می‌شوند و بسیاری از آنها به‌صورت بی‌درنگ و لحظه‌ای نیاز به پردازش و تحلیل دارند. در این زمینه، اهمیت استفاده از روش‌های مدرن برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تجزیه‌وتحلیل این داده‌ها به‌شدت محسوس است. همچنین با وجود حجم بالای داده‌های تولیدی در صنعت معدن، استفاده موثر از این داده‌ها به‌ویژه در مقیاس‌های بزرگ، چالش‌های فراوانی را به همراه دارد. برخی از این چالش‌ها عبارتند از: منابع مختلف، عدم یکپارچگی و تناقضات؛ حجم بالای داده‌ها؛ نیاز به تحلیل‌های پیچیده؛ زمان‌بری پردازش داده‌ها. در اینجاست که هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یک ابزار کارآمد در صنعت معدن مطرح می‌شود. استفاده از AI در پردازش داده‌ها می‌تواند این چالش‌ها را برطرف کرده و عملکرد صنعت معدن را بهبود بخشد. با پیشرفت سریع فناوری‌های دیجیتال، هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یکی از عناصر بنیادین انقلاب صنعتی چهارم در صنعت معدن مطرح شده است. این فناوری، با توانایی استخراج الگوها از داده‌های پیچیده، باعث تحول در زنجیره ارزش معدن از اکتشاف تا فرآوری شده و مسیر را برای تصمیم‌سازی‌های سریع، دقیق و پایدار هموار کرده است.

هوش مصنوعی به‌عنوان شاخه‌ای از علوم رایانه با هدف شبیه‌سازی فرآیندهای شناختی انسان مانند یادگیری، تحلیل و تصمیم‌گیری، در سال‌های اخیر به ابزاری کلیدی برای حل چالش‌های پیچیده در صنایع معدنی تبدیل شده است. در صنعت معدن، پیچیدگی داده‌ها، نوسانات بازار، فشارهای زیست‌محیطی و نیاز به کاهش هزینه‌ها، استفاده از ابزارهای هوشمند را ضروری ساخته است. افزایش حجم داده‌های سنسورها، تصاویر ماهواره‌ای و پایش بلادرنگ عملیات، بستر مناسبی برای پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل‌محور و تصمیم‌یار فراهم کرده است.

هوش مصنوعی با توانایی پردازش داده‌های بزرگ در زمان‌های کوتاه، می‌تواند از پیچیدگی‌های موجود در داده‌های معدنکاری کاسته و آنها را به اطلاعات مفید تبدیل کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادرند الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند که توسط انسان قابل‌تشخیص نیستند و این امکان را فراهم می‌آورند که پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد منابع معدنی، هزینه‌های استخراج و حتی وضعیت زیست‌محیطی داشته باشیم. علاوه ‌بر این هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور خودکار تصمیمات بهینه را در شرایط مختلف اتخاذ کند. به‌عنوان ‌مثال، در فرآیند استخراج، الگوریتم‌های AI می‌توانند با تحلیل داده‌های آنی و پیش‌بینی روندهای آینده، تصمیماتی در مورد برنامه‌ریزی استخراج یا زمان‌بندی مناسب برای فعالیت‌های مختلف اتخاذ کنند. این فرآیند به افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند. همچنین استفاده از هوش مصنوعی در شبیه‌سازی سناریوهای مختلف در فرآیندهای معدنکاری، از جمله پیش‌بینی هزینه‌ها، رفتار ذخایر معدنی، تاثیرات زیست‌محیطی و وضعیت بازار می‌تواند به معدن‌کاران کمک کند تا به‌طور دقیق‌تر و موثرتری برنامه‌ریزی کنند. مدل‌های پیش‌بینی AI می‌توانند نتایج مختلف تصمیمات را شبیه‌سازی کنند و به تصمیم‌گیرندگان اطلاعات به‌موقع و مستند ارائه دهند.  درنهایت سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از داده‌های حسگرهای هوشمند و اینترنت اشیا، به‌صورت آنی شرایط معدن را نظارت کرده و هرگونه تغییرات غیرمنتظره در عملکرد ماشین‌آلات، شرایط زیست‌محیطی یا فرآیندهای استخراج را شناسایی کنند. این نوع از نظارت به مدیریت ریسک‌ها و مشکلات فوری کمک می‌کند و می‌تواند از توقف‌های غیرمنتظره جلوگیری کند.

در مرحله اکتشاف، الگوریتم‌های یادگیری ماشین با ترکیب داده‌های مختلف نظیر ژئوشیمی، ژئوفیزیک و تصاویر سنجش‌ازدور، الگوهای پنهان مرتبط با حضور ذخایر را شناسایی می‌کنند. استفاده از مدل‌هایی مانند جنگل تصادفی و شبکه‌های عصبی در مدل‌سازی پتانسیل معدنی، باعث افزایش دقت، کاهش ریسک و بهینه‌سازی برنامه حفاری شده است. در مرحله استخراج، الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پیش‌بینی عیار مواد، برنامه‌ریزی استخراج، بهینه‌سازی مسیر بارگیری و کنترل ناوگان تجهیزات خودران به‌کار گرفته می‌شوند. استفاده از کامیون‌های خودران در معادن Rio Tinto نمونه‌ای موفق از بهره‌گیری از AI برای کاهش هزینه‌ها و افزایش ایمنی است.

در بخش فرآوری، سیستم‌های هوشمند کنترل شرایط عملیاتی همچون دما، pH، زمان ماند و درصد جامد را به‌صورت بلادرنگ انجام می‌دهند و با بهینه‌سازی جریان مدار، منجر به افزایش بازیابی فلزات و کاهش مصرف انرژی می‌شوند. در این مرحله، بینایی ماشین نیز در جداسازی مواد معدنی با ارزش پیش از ورود به مدار خردایش نقش‌آفرینی می‌کند. شرکت‌هایی مانند MineSense در این زمینه به نتایج چشم‌گیری دست یافته‌اند. در حوزه مدیریت باطله نیز ترکیب هوش مصنوعی با اینترنت اشیا، امکان پایش لحظه‌ای وضعیت مکانیکی و زیست‌محیطی را فراهم کرده است. مدل‌های پیش‌بینی‌گر با تحلیل ارتعاشات، تغییر شکل‌ها و داده‌های اقلیمی، هشدارهای پیشگیرانه ارائه می‌دهند و ریسک‌های بالقوه را کاهش می‌دهند.

 با وجود ظرفیت‌های بالای معدنی کشور، پیاده‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی در معادن ایران با چالش‌هایی همچون فقدان زیرساخت داده‌ای، کمبود نیروی انسانی متخصص، محدودیت‌های سرمایه‌گذاری و مقاومت سازمانی در برابر نوآوری مواجه است. بسیاری از معادن متوسط و کوچک فاقد شبکه‌های سنسور، سامانه‌های جمع‌آوری داده یا توان تحلیل آن هستند و در نتیجه فاصله‌ای قابل توجه با معادن هوشمند جهانی دارند. با این حال، فرصت‌هایی مانند وجود ذخایر متنوع و بزرگ، مراکز دانشگاهی پویا، استارت‌آپ‌های فعال در حوزه فناوری‌های دیجیتال و تمایل سیاستگذاران به تحول دیجیتال، زمینه را برای حرکت به سوی معدنکاری هوشمند فراهم کرده است. توسعه پروژه‌های پایلوت در معادن بزرگ، ایجاد مراکز نوآوری و شتاب‌دهنده‌های تخصصی، حمایت مالی از طرح‌های فناورانه و تدوین نقشه‌راه ملی تحول دیجیتال در معدن، از جمله راهکارهایی هستند که می‌توانند مسیر پیشرفت را هموار سازند. هوش مصنوعی نه‌تنها ابزار افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌هاست، بلکه موتور محرک توسعه پایدار، ایمن و پاسخ‌گو در صنعت معدن خواهد بود. ایران با بهره‌گیری از ظرفیت‌های علمی و صنعتی خود، می‌تواند در دهه آینده به یکی از پیشگامان منطقه در معدنکاری هوشمند تبدیل شود.

سومین رویداد جامع معدنی ایران سوم تا ششم تیرماه ۱۴۰۴ به ابتکار گروه رسانه‌ای «دنیای‌اقتصاد» برگزار می‌شود. این رویداد متشکل از سه بخش است و شامل «پانزدهمین همایش و نمایشگاه چشم‌انداز صنعت فولاد و سنگ آهن ایران با نگاهی به بازار»، «هفتمین همایش و نمایشگاه چشم‌انداز صنایع فلزات غیرآهنی ایران و فناوری‌های وابسته با نگاهی به تولید و بازار» و «چهارمین همایش و نمایشگاه معدنکاری دیجیتال» می‌شود. بازدید از این نمایشگاه‌ها که در مرکز همایش‌های بین‌المللی برج میلاد برگزار می‌شود، برای عموم آزاد است. این رویداد هشت محور اصلی دارد که قرار است در طول ۴روز مورد بحث و بررسی سیاستگذاران، کارشناسان، فعالان معدنی و مدیران قرار گیرد. هدف از برگزاری چنین رویدادی، ایجاد فرصتی ارزشمند برای تبادل اطلاعات بین بازیگران اصلی حوزه معدن و صنایع معدنی اعم از دولت، بخش خصوصی و انجمن‌های تخصصی داخلی و بین‌المللی است. امید است با همکاری کلیه دست‌اندرکاران این حوزه بتوان به اهداف عالی حوزه معدن نائل آمد. علاقه‌مندان برای کسب اطلاعات بیشتر درباره این همایش می‌توانند به سایت events.donya-e-eqtesad مراجعه کنند.

*  کارشناس ارشد معدن و محیط زیست معدنی، دانشگاه تربیت مدرس