Bộ não AI cho ngành khai khoáng Mỹ
Phòng thí nghiệm quốc gia Rockies (NLR) đang phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo điều phối hoạt động khai thác khoáng sản trên khắp nước Mỹ.
Dự án CM2US nếu thành công sẽ tạo ra “bộ não” giúp quyết định nên khai thác ở đâu, khai thác loại khoáng sản nào, xử lý ra sao… Tốt hơn AI còn góp phần quản lý chuỗi cung ứng đồng thời tìm ra phương pháp chế tạo nên vật liệu cuối cùng với các đặc tính mà nhà sản xuất thực sự cần.
Theo nhà nghiên cứu NLR Ryan King: “Cần linh hoạt hơn trong cách tiếp cận khoáng sản quan trọng. Mục tiêu của tôi là tìm cách đóng góp vào sự bền vững của chuỗi cung ứng và đổi mới công nghệ ứng dung cho số tài sản chiến lược này”.
AI phục vụ khai khoáng
Sự cần thiết của một hệ thống trí tuệ nhân tạo điều phối hoạt động khai khoáng xuất phát từ thực tế hầu hết công nghệ hiện đại ngày nay đều phụ thuộc vào khoáng sản quan trọng như đồng, lithium, nickel, cobalt, graphite…
Nguồn cung khoáng sản dễ bị gián đoạn do hạn chế xuất khẩu, thiên tai, chiến tranh hay thay đổi ưu tiên địa chính trị. Nhưng doanh nghiệp khai khoáng không thể ứng phó nhanh chóng vì mỏ và nhà máy chế biến vô cùng tốn kém, lại được thiết kế để hoạt động theo cùng một cách suốt vài chục năm.
Mặc dù không thể loại bỏ hoàn toàn nguy cơ gián đoạn, AI giúp ứng phó nhanh hơn cũng như giảm thiểu tác động từ khủng hoảng.
Hơn nữa nguồn tài nguyên chất lượng cao có thể cạn kiệt đòi hỏi phải sử dụng nguồn tài nguyên chất lượng thấp hơn, hoặc cần tính toán đến biến động nguồn cung do địa chính trị. Tìm kiếm giải pháp trí tuệ nhân tạo hứa hẹn đem lại sự linh hoạt về sản lượng hoặc làm giảm biến động.
Ở khâu thăm dò. AI sẽ dùng dữ liệu lớn để hỗ trợ thay vì chỉ dựa vào đội ngũ nhà địa chất học như cách làm lâu nay.
“Bộ não” này cũng đưa ra khuyến nghị trong quá trình chế biến quặng để xác định cách sử dụng nguyên liệu thô hiệu quả nhất. Ví dụ hệ thống có thể tự động thay đổi cách chế biến dựa trên thành phần thực tế nhằm đạt năng suất cao nhất.
Khai thác và xử lý thông minh
Nhà sản xuất còn có thể điều chỉnh quy trình chế biến quặng sao cho phù hợp với yêu cầu từ từng khách hàng cụ thể. Ví dụ nếu một khách yêu cầu quặng sắt cô đặc 68%, nhưng khách hàng khác lại cần 72%, hệ thống sẽ tiến hành điều chỉnh một cách linh hoạt.
Ông King cho biết: “Chúng tôi đang nghiên cứu cách xây dựng các mô hình AI cho tất cả các bước trong quy trình, bất kể khoáng sản cần xử lý là gì. Sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể giúp chúng ta tạo ra mọi kết nối trung gian mà con người khó lòng tối ưu hóa. AI có thể được ứng dụng ở bất cứ đâu”.