当你把数据和挖掘结合起来，你首先想到的可能是IT和技术协同工作，从企业数据中提取价值的场景。事实上，数据和智能可以在真实的“矿场”产生可观的能量，其带来的价值是真实的地球资源。即使在这个非常特殊的行业，人工智能和机器学习也有望成为提高效率、效益、环境和安全问题的有力手段，并帮助矿业公司长期保持自身的价值输出。在过去的一个世纪里，采矿业已成为一个相当成熟的行业。我们不再使用人力或畜力进行工作，镐和油灯已成为博物馆中供人们欣赏的物品。现代矿山是一个复杂的环境，在人类操作员周围部署了大量机器、重型设备和计算机驱动技术。无论我们是开采矿物/矿石（如铜、铁、金）还是丰富的能源储备（如煤、石油或天然气），机器都会将资源从地下挖掘出来并将其运输到地面。庞大的船队负责将产出物进一步运送到后续目的地进行提炼或使用。随着我们的日常生活越来越依赖这些自然资源，采矿业背后的系统也变得越来越复杂。值得注意的是，从地下开采矿物的行为对环境具有极大的破坏性。在采矿或钻探时，我们实际上是在挖掘地球本身。此外，我们还需要清理周围的垃圾，并管理采矿过程中产生的大量废物。一般来说，矿山环境治理带来的支出可能已经基本相当于资源采集本身的成本水平。在这方面，人工智能的引入有望将采矿业转变为更安全、更有利可图和更环保的行业。>>>使用人工智能技术来改进资源发现和规划采矿是非常昂贵的。为了最大限度地减少前期投资，矿业公司需要非常准确地知道他们在哪里以及如何进行挖掘。采矿业使用人工智能技术的主要方式之一是分析当前环境的地形特征。计算机可以比人类更准确地绘制和预测地形趋势。在大多数情况下，我们必须挖一条路才能真正到达我们想要收获的资源。这不仅需要大量投资，而且在错误的地点进行错误的挖矿操作也会造成数百万甚至数千万美元的损失。而人工智能技术可以帮助我们更好地防止这些错误。除此之外，人工智能还被广泛用于识别值得开采或钻探的潜在高价值区域。通过可以处理地图和地质数据的模式匹配、预测分析和计算机视觉系统，人工智能可以分析大量数据，以更好地预测所需资源的位置。这种更强大、更准确的预测能力，将为矿业带来更科学的规划思路和更可观的投资回报。因此，人工智能技术正逐渐成为分析矿业各种数据的有力工具。大多数行业目前都在使用机器学习和人工智能来分析其运营数据，包括管理运输和物流、人力资源，甚至供应链系统。这是因为机器学习可以帮助降低相关成本、优化资源和减少浪费。>>>智能无人机和自主机器与此同时，采矿业仍在采用无人机作为理想的推广工具。例如，许多公司正在使用无人机扫描他们的采矿作业，密切关注采石场和垃圾场以确定环境问题、储存和浸出池以及管道基础设施。借助无人机，企业可以快速发现很多在地面上用肉眼观察不到的问题。这种鸟瞰图可以监控项目的进展以及矿山对周围生态系统的影响。利用基于机器学习的计算机视觉系统，这些无人机还能够分析收集到的图像数据，使矿业公司能够以人类无法做到的方式连续24/7全天候访问和监控其设施。众所周知，采矿业风险极大。但是为了获得我们所需要的自然资源，人类不得不在越来越恶劣的环境中进行挖掘。无论是从地下矿藏中获取煤炭或矿产，还是在深海钻探管道中开采石油和天然气，甚至是在北极地区挖掘冰原，我们都必须逐步走向残酷严酷的自然环境。对此，用机器设备代替人，无疑可以大大降低危险事件发生的可能性。借助由人工智能驱动的自主系统，采矿和能源公司可以在恶劣环境中增加自控机器的使用，确保它们在没有人工操作员的情况下继续工作。此外，此类设备还可以用于许多人类根本无法到达的区域。不仅如此，无人采矿设备还将提高整体生产力。这些机器可以继续不知疲倦地工作，并显着降低高风险甚至危及生命的错误风险。如果一台机器被困在矿井里，我们可以稍后处理它而不用担心它的生命。正因为如此，KomatsuMining开发了多种支持AI的自主设备，并将它们置于各种恶劣的环境中。除了自动挖掘机，他们还广泛使用自动运输和装载车辆。许多现代矿业公司现在都采用“数字采矿”系统，其中设备相互连接，使用智能技术进行分散控制并最大限度地减少人力需求。其中，无人车是数字矿业的重要组成部分。同时，这些自主机器还可以帮助矿业公司执行某些定期检查任务。通过在设备上安装摄像头和传感器，公司可以检测矿井中的问题——例如气压水平和结构不稳定。检查越频繁，采矿业的安全就越可靠，进入矿山的检查员就越少，最终采矿作业就越安全。>>>利用人工智能技术减少对环境的影响采矿本身具有破坏性，会对环境产生巨大的负面影响。虽然不可能完全消除这种环境影响，但人工智能技术仍然有望通过管理资源的获取、运输和处置方式来显着减轻这种影响。目前，各矿业公司已开始在矿山内外大量部署摄像头和传感器，不仅可以监控挖掘、采矿等常规采矿活动，还可以密切关注废弃物和有害物质的扩散情况.AI设备与功能设备最大的区别在于前者可以分析数据。支持AI的设备可以立即分析和解释大量传感器数据，并在出现问题时发出警报。这些系统能够发现可能需要注意的模式。利用机器学习技术，我们可以及时发现矿山各个部位的规律振动、温度变化等异常事件。可见，人工智能技术已经对矿业产生了广泛的影响。采矿设备制造商和开发公司越来越多地使用人工智能技术来提高整个行业的价值回报和可靠性，同时减少安全事故和环境影响。通过更安全的采矿方式、更环保的采矿方式、更高的经济效益和更可观的资源产出，人工智能技术已经证明它确实具有影响世界的能力。
