پایگاه تحلیلی خبری ایراسین، بازار هوش مصنوعی در معادن، از ۲۴.۹۹ میلیارد دلار در ۲۰۲۴ به پیش‌بینی ۸۲۸.۳۳ میلیارد دلار تا ۲۰۳۴ رسیده است و با نرخ رشد سالانه ۴۱.۹۲ درصد، جهشی تاریخی را نشان می‌دهد. این تحول، بیش از یک فرصت تکنولوژیک، بازتعریف کامل استخراج، اکتشاف و فرآوری معادن است. برای ایرانِ دارای ذخایر غنی و موقعیت ژئوپلیتیکی ویژه، این جهش دیجیتال یک ضرورت راهبردی برای تقویت اقتصاد مقاومتی و عبور از محدودیت‌هاست.
انقلاب اکتشاف با الگوریتم‌های یادگیری عمیق
فرایند اکتشاف معدن سال‌ها با ریسک بالا و موفقیت کم همراه بود، اما ورود هوش مصنوعی این فرایند را دگرگون کرده است. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)، که شبیه سازوکار بینایی انسان کار می‌کنند، حالا می‌توانند داده‌های حسگرهای ابرطیفی ماهواره‌ها و پهپادها را با سرعتی پردازش کنند که برای انسان امکان‌پذیر نیست. هر کانی یک «امضای طیفی» مخصوص دارد و مدل‌های CNN با تشخیص همین امضاها، مناطق دارای پتانسیل معدنی را با دقت زیاد مشخص می‌کنند. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) نیز با تحلیل داده‌های لرزه‌ای، ساختارهای زیرزمینی را دقیق‌تر مدل‌سازی می‌کنند.
ترکیب این فناوری‌ها منجر به ساخت «نقشه‌های احتمال هدف حفاری» شده که مناطق امیدبخش را اولویت‌بندی کرده و مانع حفاری‌های بی‌نتیجه می‌شود؛ رویکردی که طبق گزارش‌های معتبر، هزینه‌های اکتشاف را ۳۰ تا ۴۰ درصد کاهش می‌دهد.
پهپادها نیز با حسگرهای ابرطیفی پیشرفته، سرعت و دقت اکتشاف را متحول کرده‌اند. بر اساس تحقیقات مرکز CASERM کالرادو، این پهپادها می‌توانند تصاویر بسیار دقیق‌تری نسبت به ماهواره‌ها ثبت کنند؛ وضوحی در حد ۶ تا ۱۲ سانتی‌متر. علاوه بر این، استفاده از پهپاد برای بررسی مناطق کوچک یا پایش مداوم، تا ۷۰ درصد ارزان‌تر از پروازهای هلیکوپتری تمام می‌شود.
دوقلوی دیجیتالی و نگهداری پیش‌گویانه
مفهوم دوقلوی دیجیتالی یعنی ساخت یک نسخه مجازی و زنده از معدن یا تجهیزات، نسخه‌ای که همه چیز را لحظه‌به‌لحظه زیر نظر دارد. این مدل با داده‌های هزاران حسگر IoT تغذیه می‌شود؛ از دمای بلبرینگ‌ها و ارتعاش موتور گرفته تا فشارهای هیدرولیکی و موقعیت ماشین‌آلات. هوش مصنوعی با تحلیل این داده‌ها می‌تواند زمان دقیق نیاز به تعمیر را ۳۰ تا ۹۰ روز پیش از وقوع خرابی پیش‌بینی کند.
این رویکرد که «نگهداری پیش‌گویانه» نام دارد، برخلاف تعمیرات زمان‌بندی‌شده یا واکنشی، نتایج چشمگیری داشته است:
• کاهش ۳۲ درصدی توقف‌های ناخواسته
• کاهش ۱۸ درصدی هزینه‌های تعمیرات
• افزایش ۱۵ تا ۲۵ درصدی عمر تجهیزات
در برخی معادن پیشرو، این اعداد حتی بهتر هم بوده و کاهش توقف‌ها تا ۳۸ درصد و افزایش فاصله میان خرابی‌ها تا ۲۷ درصد گزارش شده است.
طراحی انفجار و پیش‌بینی خردایش
طراحی الگوی درست انفجار همیشه یکی از سخت‌ترین کارهای مهندسی معدن بوده است، چون اندازه نهایی سنگ‌ها تأثیر زیادی بر هزینه و کارایی استخراج دارد. امروز مدل‌های هوش مصنوعی، مخصوصاً روش‌های یادگیری تقویتی، با بررسی جنس سنگ، شرایط زمین‌شناسی و مقدار انرژی لازم، بهترین الگوی آتشباری را پیشنهاد می‌کنند. پژوهش‌ها نشان می‌دهد این مدل‌ها می‌توانند اندازه خردایش سنگ را با دقتی بسیار بالا پیش‌بینی کنند و همین موضوع باعث کاهش حدود ۱۰ درصدی هزینه‌های عملیاتی می‌شود. مدل‌های جدیدتر حتی با خطای کمتر از ۲ درصد کار می‌کنند و معدن‌ها را به سمت کارایی و مصرف انرژی کمتر هدایت می‌کنند.
پایداری و مسئولیت‌پذیری
هوش مصنوعی با بهینه‌سازی الگوی انفجار و فرآوری، مصرف انرژی و آب را به‌طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. همچنین سیستم‌های پایش خودکار بندهای باطله که یکی از مهم‌ترین چالش‌های محیط‌زیستی معادن ایران است می‌توانند هرگونه نشت یا حرکت غیرعادی را در همان لحظه تشخیص دهند؛ موضوعی که هنوز در بسیاری از معادن کشور به‌صورت دستی و غیرقابل اتکا انجام می‌شود.
البته اتوماسیون نگرانی‌هایی درباره اشتغال ایجاد می‌کند، اما با آموزش و ارتقای مهارت‌ها می‌توان این نگرانی را به فرصت تبدیل کرد. مثلاً یک اپراتور حفاری سنتی می‌تواند به مدیر یک دوقلوی دیجیتالی تبدیل شود؛ نقشی تخصصی‌تر و با ارزش افزوده بالاتر. برای موفقیت این گذار، وجود قوانین شفاف درباره مالکیت داده‌های حساس و مسئولیت‌های حقوقی سیستم‌های خودران ضروری است؛ بدون این چارچوب‌ها، اعتماد صنعت به سامانه‌های هوشمند کاهش می‌یابد.
در سطح جهانی، آسیا-پاسیفیک با در اختیار داشتن ۴۰ درصد بازار هوش مصنوعی در معدن، بازیگر اصلی این تحول است و پیش‌بینی می‌شود این برتری را تا سه دهه آینده حفظ کند. آمریکای شمالی نیز با سهم ۳۶.۸ درصدی، سریع‌ترین رشد را تجربه می‌کند. ایران با ذخایر غنی و موقعیت ژئوپلیتیکی ویژه، اگر این موج فناوری را درست به‌کار گیرد، می‌تواند صنعتی معدنی بسازد که هم دانش‌بنیان باشد و هم از نظر فناوری در سطح منطقه پیشتاز شود.
استراتژی ایران: دیجیتالی‌سازی و بومی‌سازی تکنولوژی
سازمان توسعه و نوسازی صنایع و معادن ایران (ایمیدرو) سال گذشته برنامه‌ای جامع برای هوشمندسازی معادن ارائه کرد؛ طرحی که قرار است مسیر معدنکاری ایران را تا افق ۲۰۳۰ متحول کند. مهم‌ترین اقدامات این برنامه شامل موارد زیر است:
۱. تقویت زیرساخت ارتباطی و داده‌ای:
ایمیدرو با همکاری وزارت ارتباطات در حال ایجاد شبکه فیبر نوری و اینترنت 5G اختصاصی برای معادن است تا انتقال داده‌ها با سرعت و امنیت بالا انجام شود. این زیرساخت برای معادن دور از مراکز شهری که دسترسی محدودی به خدمات ابری دارند حیاتی است.
۲. تربیت نیروی انسانی متخصص:
در این برنامه، آموزش مهندسان معدن در حوزه «ژئوداده‌شناسی» ترکیبی از علوم زمین و تحلیل داده در اولویت قرار گرفته تا نیروی انسانی توان استفاده از فناوری‌های نو را داشته باشد.
۳. تقویت سرمایه‌گذاری دانش‌بنیان:
حجم قراردادهای دانش‌بنیان در معدن و فولاد در سال ۲۰۲۴ به بیش از ۳ تریلیون ریال رسید؛ نشانه‌ای از جدی شدن حمایت دولت از فناوری‌های بومی. بر اساس برآوردها، دیجیتالی شدن کامل معادن می‌تواند هزینه‌ها را تا ۲۵ درصد کاهش و بهره‌وری را تا ۲۰ درصد افزایش دهد.
۴. الگوی موفق بومی‌سازی در فولاد:
امروز بیش از ۹۰ درصد تجهیزات و فناوری زنجیره تولید فولاد ایران بومی‌سازی شده است؛ الگویی موفق که می‌تواند در توسعه فناوری‌های هوشمند و هوش مصنوعی در بخش معدن نیز تکرار شود.
چالش‌های عملیاتی و مسیر پیشرو
استفاده از تجهیزات اینترنت اشیا (IoT)، سرورهای پردازش داده و آموزش نیروی انسانی، هزینه‌بر است و برای معادن کوچک‌تر، بازگشت سرمایه ۲ تا ۳ سال طول می‌کشد. بدون داده‌های دقیق و آموزش‌دیده، مدل‌های هوش مصنوعی عملکرد مناسبی نخواهند داشت و معادن قدیمی با سیستم‌های سنتی، به‌سختی با فناوری‌های نوین سازگار می‌شوند.
تحول دیجیتال در معادن ایران فراتر از صرفه‌جویی اقتصادی است؛ هدف ساختن معادن هوشمند، ایمن و پایدار است که ایمنی کارگران را تضمین کرده، داده‌های محیط‌زیستی را شفاف می‌کند و مسئولیت اجتماعی را تقویت می‌کند. هوش مصنوعی و دوقلوی دیجیتالی می‌توانند بهره‌وری را دو برابر و صنعت معدن را به محرکی دانش‌بنیان برای اقتصاد مقاومتی تبدیل کنند.
ارسال نظر