Hiểu cách AI và thị giác máy tính đang định hình lại hoạt động khai thác, thúc đẩy năng suất, đảm bảo an toàn và thúc đẩy các hoạt động bền vững trong toàn ngành.
Ngành khai khoáng và khai thác khoáng sản đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, cung cấp năng lượng cho mọi thứ từ ngôi nhà của chúng ta đến các công nghệ mà chúng ta phụ thuộc vào. Trong nhiều năm qua, ngành công nghiệp này đã chứng kiến nhiều tiến bộ, từ việc sử dụng các công cụ bằng đá đến máy móc khổng lồ . Tiến bộ mới nhất đến từ trí tuệ nhân tạo (AI) .
Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của AI cung cấp cho máy móc khả năng nhìn và hiểu môi trường xung quanh, và ngày càng hiện diện nhiều hơn trong khai thác. Công nghệ thị giác máy tính doanh nghiệp dự kiến sẽ tạo ra doanh thu toàn cầu là 386 tỷ đô la vào năm 2031. Với nhu cầu về tài nguyên ngày càng tăng, cần có máy móc và hệ thống thông minh để tăng năng suất trong lĩnh vực khai thác.
AI cũng đóng vai trò trong việc tăng cường an toàn xung quanh các mỏ bằng cách tự động hóa các công việc quá nguy hiểm đối với công nhân. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI và thị giác máy tính được sử dụng trong ngành khai thác mỏ. Hãy bắt đầu nào!
Ngành khai khoáng, một trong những ngành được biết đến sớm nhất, có nguồn gốc từ thời xa xưa khi con người khai thác khoáng sản và kim loại để làm công cụ, vật liệu xây dựng và thương mại. Mặc dù có lịch sử lâu đời, ngành này hiện đang ở bước ngoặt, cần công nghệ hiện đại để theo kịp nhu cầu ngày càng tăng đối với các vật liệu quan trọng đối với việc tiêu thụ năng lượng toàn cầu .
Sử dụng công nghệ AI đang giúp khai thác chuyển từ các phương pháp cũ, tốn nhiều công sức sang các quy trình thông minh hơn, do công nghệ thúc đẩy. Vì khai thác tạo ra khối lượng dữ liệu lớn , AI có thể giúp các hoạt động nhanh hơn, mượt mà hơn và hiệu quả hơn.
Công nghệ AI có thể được sử dụng trong mọi lĩnh vực của chuỗi giá trị khai thác, từ hệ thống thị giác máy tính trên xe tải tự lái đến các công ty khai thác sử dụng máy học để dự báo nhu cầu về các loại khoáng sản khác nhau tùy theo thị trường.
Sau đây là cái nhìn sâu hơn về một số công nghệ AI khác đang được sử dụng trong khai thác:
Bây giờ chúng ta đã biết cách AI được tích hợp vào khai thác, hãy cùng xem xét kỹ hơn một số cách mà thị giác máy tính có thể hợp lý hóa và hỗ trợ các ứng dụng khai thác. Bằng cách phân tích hình ảnh và video bằng các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 , chúng ta có thể trích xuất thông tin chi tiết giúp tối ưu hóa các hoạt động khai thác khác nhau.
Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân loại và xếp loại quặng khoáng sản. Phân loại và xếp loại quặng giúp giảm tổng lượng khoáng sản được đưa đến các mạch nghiền, có thể tiêu tốn một lượng lớn năng lượng để chạy. Cấp thấp hơn có nghĩa là nồng độ khoáng chất thấp hơn và chỉ có cấp quặng cao nhất mới được xem xét để xử lý thêm. Theo truyền thống, điều này được thực hiện bằng cách xem xét thủ công các mẫu quặng và có thể kéo dài trong nhiều giờ hoặc thậm chí nhiều ngày.
Các tác vụ thị giác máy tính như phân đoạn hình ảnh có thể giúp đẩy nhanh quá trình xác định và phân loại các mẫu quặng chất lượng cao. Các mô hình , như YOLO11 , hỗ trợ phân đoạn có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh của các mẫu quặng ở cấp độ pixel. Nó giúp phân biệt các hạt khoáng sản với phần còn lại của vật liệu đang được phân tích. Các phương pháp dựa trên thị giác cũng chính xác hơn các kỹ thuật truyền thống và giúp ngăn ngừa việc phân loại sai quặng chất lượng cao, có thể dẫn đến lãng phí .
Hệ thống thị giác máy tính cũng có thể được sử dụng để tạo và giám sát các ranh giới xác định các khu vực cụ thể nơi có thể đổ các loại vật liệu khai thác khác nhau. Những sai lầm, chẳng hạn như nhầm lẫn các đống quặng cận biên với chất thải, có thể dẫn đến việc vật liệu có giá trị bị loại bỏ hoặc xử lý nhầm vật liệu. Hệ thống Vision AI có thể giám sát các khu vực này theo thời gian thực, đảm bảo xe tải chất và vận chuyển đúng vật liệu đến đúng địa điểm. Nếu vượt qua ranh giới hoặc vật liệu bị đặt nhầm chỗ, người giám sát có thể được cảnh báo ngay lập tức để vào cuộc và khắc phục sự cố, giảm thiểu lỗi và cải thiện hiệu quả hoạt động.
Máy móc hạng nặng là trái tim của ngành khai thác, nhưng chúng có thể gây ra rủi ro nếu không được bảo dưỡng tốt. Camera AI có thể theo dõi những máy móc này theo thời gian thực để đảm bảo chúng hoạt động an toàn. Nếu có thứ gì đó có vẻ bị mòn hoặc sắp hỏng, hệ thống sẽ cảnh báo nhóm sửa chữa trước khi gây ra tai nạn.
Ví dụ, băng tải, là chìa khóa để di chuyển quặng và vật liệu thải trong các mỏ, thường gặp phải các vấn đề như rách, đổ hoặc các bộ phận bị mòn làm chậm hoạt động. Những vấn đề này có vẻ nhỏ. Tuy nhiên, một băng tải bị rách có thể làm đổ vật liệu, chặn hệ thống và gây ra sự chậm trễ không cần thiết.
Phát hiện sớm những vấn đề này có thể đẩy nhanh quá trình sửa chữa và giúp mọi thứ hoạt động trơn tru. Hệ thống thị giác máy tính có thể theo dõi dây đai theo thời gian thực để phát hiện các vấn đề như rách, lỏng, tràn hoặc chậm. Chúng cũng có thể hoạt động với các thiết bị Internet vạn vật (IoT) như cảm biến rung và camera hồng ngoại để kiểm tra chi tiết, đảm bảo vật liệu tiếp tục di chuyển mà không bị gián đoạn.
Bảo vệ sức khỏe và sự an toàn của thợ mỏ là điều tối quan trọng tại các mỏ. Các mỏ có thể là môi trường làm việc đầy thách thức; từ mặt đất không ổn định đến máy móc hạng nặng, nhiều khu vực dễ gặp phải các vấn đề an toàn tiềm ẩn. Theo Cơ quan Quản lý An toàn và Sức khỏe Mỏ Hoa Kỳ, chỉ riêng năm 2023 đã có khoảng 42 trường hợp tử vong do khai thác mỏ .
Kỹ thuật thị giác máy tính có thể được sử dụng để lập bản đồ các khu vực an toàn và nguy hiểm xung quanh các địa điểm khai thác. Vision AI có thể giám sát các địa điểm này theo thời gian thực với độ chính xác cao, loại bỏ nhu cầu giám sát thủ công. Nếu ai đó đi vào khu vực dễ xảy ra tai nạn, chẳng hạn như máy nghiền, máy khoan hoặc bất kỳ thiết bị lớn nào quay hoặc rung, cảnh báo sẽ được gửi đến người giám sát. Hệ thống này có thể ngăn ngừa các tai nạn nghiêm trọng đồng thời đảm bảo hoạt động khai thác diễn ra suôn sẻ.
Một ví dụ tốt khác là sử dụng thị giác máy tính để giám sát các giao thức an toàn thông qua phát hiện đối tượng . Các giao thức này có thể bao gồm xác định PPE (mũ bảo hiểm, găng tay, áo vest, kính bảo hộ) và tuân thủ các quy trình vận hành phù hợp. Hệ thống giám sát AI có thể đánh dấu những người khai thác không tuân thủ các biện pháp an toàn và cảnh báo các cơ quan có thẩm quyền.
Ngoài ra, có thể thêm nhận dạng khuôn mặt và phát hiện cảm xúc vào các hệ thống này để theo dõi các dấu hiệu căng thẳng và mệt mỏi. Nếu một thợ mỏ mệt mỏi hoặc kiệt sức khi vận hành máy móc khai thác hạng nặng, người giám sát có thể được cảnh báo để ngăn ngừa tai nạn.
Khai thác tích hợp AI mang lại nhiều lợi ích, từ giám sát thời gian thực đến phản ứng khẩn cấp nhanh hơn. Sau đây là một số lợi ích chính:
Tuy nhiên, mặc dù AI ngày càng được áp dụng rộng rãi trong khai thác, vẫn còn một số thách thức cần cân nhắc:
Công nghệ AI và thị giác máy tính đang tác động đáng kể đến hoạt động khai thác trên toàn thế giới. Các cuộc khảo sát cho thấy 96% nhân viên làm việc tại các mỏ lớn trên toàn thế giới tin rằng AI sẽ có tác động đáng kể đến hoạt động khai thác của họ .
Rõ ràng là AI trong khai thác không chỉ là một xu hướng mà là sự thay đổi cơ bản hướng tới các hoạt động an toàn hơn, hiệu quả hơn, năng suất hơn và bền vững hơn . Khi công nghệ tiến bộ, tiềm năng của AI và thị giác máy tính để chuyển đổi ngành công nghiệp này cũng tăng lên, mang lại triển vọng đầy hứa hẹn cho tương lai.
AI và thị giác máy tính đang thay đổi cách khai thác, giúp khai thác an toàn hơn, hiệu quả hơn và bền vững hơn. Những công nghệ này giúp thực hiện các nhiệm vụ như dự đoán bảo trì thiết bị, cải thiện an toàn và phân loại quặng chính xác hơn.
Mặc dù có những thách thức, như chi phí cao và điều kiện làm việc khắc nghiệt, nhưng lợi ích lớn hơn nhiều so với nhược điểm. Khi AI tiếp tục cải thiện, nó sẽ đóng vai trò lớn hơn nữa trong việc làm cho hoạt động khai thác thông minh hơn và có trách nhiệm hơn trong tương lai.
Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
