Австралийская технологическая компания MaxMine объявила о завершении коммерческого внедрения системы машинного обучения, предназначенной для автоматической классификации и анализа циклов погрузки и разгрузки на горнодобывающих предприятиях. Технология уже развернута на объектах ключевых заказчиков компании, среди которых международный сырьевой трейдер Glencore, а также крупные подрядные организации NRW Holdings и Macmahon. Программный комплекс функционирует в режиме полноценной промышленной эксплуатации на протяжении шести месяцев, обеспечивая непрерывный контроль за перемещением горной массы на карьерах.
Цифровая платформа автоматизирует мониторинг работы тяжелой техники, в первую очередь гидравлических экскаваторов и карьерных самосвалов. За полгода практического использования система позволила существенно снизить административную нагрузку на диспетчерские службы рудников благодаря минимизации ошибок ручного ввода данных операторами и исключению пропущенных в системе рейсов. Точность учета объемов добычи возросла даже при работе в сложных горно-геологических условиях и при нестандартных траекториях движения машин. За счет использования стандартизированных конвейеров данных разработчики смогли адаптировать алгоритмы к специфике различных карьеров без создания уникального программного кода под каждый отдельный объект.
Исполнительный директор MaxMine Шон Митчелл отметил, что успешный запуск системы подтверждает общую для ИТ-сектора закономерность: эффективность технологий искусственного интеллекта напрямую зависит от качества используемых баз данных. По мере цифровизации горнодобывающей промышленности наличие верифицированных и очищенных от системных шумов массивов информации становится необходимым условием для повышения прозрачности операционных процессов и ускорения принятия управленческих решений на местах.
Внедрение системы совпало с назначением председателя совета директоров MaxMine Тома Коули руководителем горнодобывающего направления в недавно созданном австралийском Центре кооперативных исследований в области ускорителей искусственного интеллекта (AI CRC). Деятельность этой государственной структуры направлена на создание суверенных технологических решений, что позволит горнорудным предприятиям Австралии использовать отечественные цифровые инструменты вместо импорта зарубежного программного обеспечения, снижая зависимость от внешних поставщиков.
По оценкам аналитического агентства Gartner, порядка 60 процентов проектов с применением искусственного интеллекта в мире завершаются неудачей из-за неготовности или низкого качества исходных данных, а 42 процента организаций закрывают подобные разработки еще до стадии их интеграции в производство. Том Коули подчеркнул, что опыт MaxMine демонстрирует способность австралийской ИТ-индустрии создавать масштабируемые цифровые продукты для тяжелой промышленности, способные усилить позиции страны на глобальном рынке критически важного минерального сырья.
Технологической основой системы стал массив из более чем 14 миллионов часов верифицированных эксплуатационных данных, собранных в ходе реальных погрузочно-разгрузочных и транспортных операций на различных типах месторождений. Модель функционирует в изолированной и защищенной цифровой среде. Главный научный сотрудник Австралийского института машинного обучения Антон Ван Ден Хенгел добавил, что стабильная работа алгоритма на столь разных площадках и с различными типами оборудования редко встречается в отрасли. По его словам, высокая точность прогнозов системы обусловлена чистотой исторических данных, собиравшихся в течение длительного времени и практически полностью очищенных от влияния человеческого фактора.
