В горнодобывающей отрасли начинается внедрение нового класса систем искусственного интеллекта – агентного ИИ. В отличие от уже используемых предиктивных и генеративных моделей, которые могут прогнозировать поломки или составлять отчёты, агентные системы способны самостоятельно выполнять комплексные многоступенчатые задачи, запрашивая у человека только финальное одобрение.
По словам сооснователя и главы компании Tolun AI Фатимы Абдулгафур, такие системы не просто предлагают решение, а могут по команде его реализовать. Вместо ответа «вот что следует сделать» агентный ИИ спрашивает «сделать это?». Госпожа Абдулгафур – геофизик с двадцатилетним опытом работы на четырёх континентах, в том числе в саудовской корпорации Ma’aden. Её компания разрабатывает платформу, которая объединяет ИИ-агентов с разными специализациями: геолога, геохимика, инженера-буровика. Работая вместе, они анализируют разрозненные данные и предлагают комплексное решение, например, определяют перспективные участки для бурения.
Несмотря на потенциал технологии, её реальное применение в отрасли пока минимально. По данным Tolun AI, крупные компании, такие как BHP, Vale и Rio Tinto, используют ИИ в основном для исследовательских проектов или узких локальных задач, например для управления системой пылеподавления в порту. В отчётности для Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC) шестнадцать крупнейших горнодобывающих компаний десятки раз упоминают искусственный интеллект, но ни разу не использовали термин «агентный ИИ».
Основными сферами применения новой технологии могут стать геологоразведка и подготовка технической документации. Агентный ИИ способен анализировать весь массив накопленных геологических данных, чтобы найти пропущенные ранее цели для бурения. Также он может автоматизировать составление отчётов и технико-экономических обоснований – работа, которая в основном состоит из рутинных операций по сверке и компоновке данных. Это позволит не только удешевить подготовку документов, но и поддерживать их в актуальном состоянии, оперативно внося изменения по мере поступления новых данных.
При этом технология не заменит профильных специалистов, чья подпись необходима для утверждения документации. Ответственность за финальное решение останется на человеке. Задача ИИ – предоставить эксперту всю необходимую информацию и её обоснование, сократив время на сбор и анализ данных. Однако внедрение таких систем создаёт новые вызовы: от рисков кибербезопасности, связанных с предоставлением ИИ права на выполнение действий, до проблемы «утраты квалификации» специалистов, которые будут меньше заниматься практической работой.
