Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành khai thác mỏ đang ngày càng phổ biến và được dự báo sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong những năm tới khi công nghệ tự động hóa và bảo trì dự đoán đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng suất, giúp các công ty khai thác mỏ vượt qua nhiều thách thức khác nhau của ngành.

Trí tuệ nhân tạo giải quyết các thách thức về năng suất trong ngành khai thác mỏ. Ảnh: NicoElNino qua Shutterstock.

Trong khi nhiều lĩnh vực vẫn đang thử nghiệm AI, ngành khai thác mỏ đã gặt hái được những lợi ích đáng kể từ việc sử dụng các phương tiện tự hành, thiết bị tự hành và phân tích dữ liệu nâng cao. Một trong những ứng dụng AI có triển vọng nhất trong ngành khai thác mỏ là nâng cao năng suất. Đây là yếu tố then chốt khi ngành khai thác mỏ phải đối mặt với nhiều thách thức như khan hiếm khoáng sản, nhu cầu tăng cao, khoảng cách vận chuyển xa hơn, và chi phí vật liệu và lao động leo thang. AI sẽ đóng vai trò không thể thiếu trong việc giúp ngành vượt qua những trở ngại này.

Theo một ước tính thị trường, đầu tư vào AI trong ngành khai thác mỏ dự báo sẽ đạt 7,264 tỷ đô la vào năm 2033, được thúc đẩy bởi tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 22,7%.

Tăng năng suất với sự trợ giúp của AI

Bảo trì dự đoán là một trong những ứng dụng AI có tác động mạnh nhất nhằm nâng cao năng suất trong khai thác mỏ. Khi một bộ phận máy móc có nguy cơ hỏng hóc, nó biểu hiện các dấu hiệu như độ rung lắc tăng, quá nhiệt và mất nguồn. Học máy có thể xử lý và hiểu dữ liệu này trong thời gian thực, sử dụng thông tin để dự đoán khi nào máy sắp hỏng và ngăn chặn máy tiếp tục hoạt động, từ đó cải thiện hiệu suất máy móc.

Một báo cáo năm 2024 của Siemens cho thấy 500 công ty lớn nhất thế giới đã mất gần 1,4 nghìn tỷ USD mỗi năm do thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, tương ứng 11% doanh thu của họ. Hệ thống bảo trì dự đoán có thể giảm thiểu chi phí như vậy cho các công ty khai thác mỏ, đồng thời ngăn chặn chi phí vốn tốn kém cho thiết bị trong trường hợp máy móc không thể sửa chữa được.

AI cũng đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa hoạt động khai thác mỏ. Các thuật toán AI có thể liên tục giám sát thiết bị trên nhiều số liệu khác nhau, thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực để nâng cao hiệu quả. Lấy thí dụ, một trong những tập đoàn khai thác mỏ lớn nhất thế giới - BHP và tập đoàn công nghệ đa quốc gia của Mỹ - Microsoft đã hợp tác để tối ưu hóa quá trình xử lý quặng và thu hồi hàm lượng tại Escondida, Chile, mỏ đồng lớn nhất thế giới. Các nhà vận hành thiết bị cô đặc của Escondida đã điều chỉnh các biến số hoạt động ảnh hưởng đến quá trình xử lý quặng và thu hồi hàm lượng bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị cô đặc kết hợp với các đề xuất dựa trên AI từ nền tảng Azure của Microsoft. Ngoài ra, các hệ thống AI cũng có khả năng xác định các kim loại khác nhau chính xác và hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống, nhờ đó tăng năng suất khai thác.

Các máy móc do con người điều khiển cần dừng lại để nghỉ và đổi ca, trong khi các phương tiện tự hành chỉ cần dừng lại để tiếp nhiên liệu hoặc bảo trì, và có thể hoạt động liên tục nếu cần thiết. Không có nguy cơ người điều khiển cảm thấy buồn chán hoặc mệt mỏi khi thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, do đó loại bỏ hoàn toàn lỗi của con người. Điều này cho phép máy móc có thể làm việc 24 giờ mỗi ngày với hiệu suất tối đa. Tính đến tháng 7/2024, GlobalData đã theo dõi 2.080 xe tải tự hành hoạt động tại các mỏ lộ thiên trên toàn cầu, trong đó, phần lớn là đội xe của BHP và Rio Tinto.

Trong khi tự động hóa thiết bị và phương tiện khai thác giúp nâng cao năng suất, việc đẩy mạnh số hóa trong hoạt động khai thác mỏ cũng làm tăng nguy cơ bị tấn công mạng. Do đó, các công ty khai thác mỏ cần đầu tư vào các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ nhằm tăng cường khả năng chống lại các cuộc tấn công làm tê liệt hoạt động.

Vấn đề đạo đức của AI trong khai thác mỏ

Mặc dù không thể phủ nhận rằng AI hứa hẹn triển vọng to lớn cho ngành khai thác mỏ, nhưng việc đưa vào sử dụng bất kỳ công nghệ mới nào thường đi kèm với một số tình huống khó xử về đạo đức.

Trong ngành khai thác mỏ, những lo ngại về AI bao gồm từ việc tự động hóa thay thế lao động con người đến việc tăng cường giám sát, ảnh hưởng đến đến quyền riêng tư dữ liệu và quyền tự quyết.

Một trong những mối quan ngại lớn nhất là AI có thể tự động hóa các công việc, khiến công nhân trở nên dư thừa.

Cũng có những lo ngại về khả năng giải thích của AI, tức là làm thế nào để các quyết định của AI có thể được trình bày một cách dễ hiểu cho người lao động. Ví dụ, nếu AI được sử dụng để giám sát tại các khai trường nhằm cải thiện an toàn và an ninh, sẽ có những câu hỏi về cách thuật toán xác định hành động nào được coi là sự cố an toàn hoặc bảo mật.

Mặc dù AI có tiềm năng cải thiện hiệu quả và an toàn trong khai thác mỏ, việc triển khai nó cũng mang lại những rủi ro mới cần được quản lý cẩn trọng. Các công ty khai thác mỏ, nhà phát triển công nghệ và cơ quan quản lý cần hợp tác để thiết lập các giao thức an toàn mạnh mẽ, cung cấp đào tạo toàn diện và xây dựng các tuyến trách nhiệm rõ ràng nhằm giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc sử dụng AI trong hoạt động khai thác mỏ.

Ứng dụng thực tế

Bất chấp những lo ngại, AI chắc chắn sẽ đóng vai trò hàng đầu trong sự thành công của ngành khai thác mỏ trong những năm tới. AI có thể được ứng dụng vào vô số lĩnh vực trong chuỗi giá trị khai thác mỏ, bao gồm:

1. Thăm dò

Các mô hình lập bản đồ khảo sát dựa trên AI đang ngày càng trở nên phổ biến. Các mô hình này phân tích các tập dữ liệu địa chất, địa hóa và địa vật lý để xác định các khu vực tiềm năng cho thăm dò khoáng sản. Bằng cách kết hợp các nguồn dữ liệu đa dạng, các mô hình AI này có thể nâng cao khả năng phát hiện thành công các mỏ tài nguyên tiềm năng.

2. Giám sát địa kỹ thuật

Giám sát và phân tích địa kỹ thuật có vai trò rất quan trọng để đảm bảo sự ổn định của mặt đất và cơ sở hạ tầng tại các cơ sở khai thác mỏ. AI có thể được tích hợp với các mạng cảm biến để phát hiện sớm các dấu hiệu mất ổn định hoặc hỏng hóc, trong khi các mô hình dự đoán có thể dự báo hành vi trên mặt đất và đánh giá các mối nguy hiểm tiềm ẩn. AI cũng có thể được áp dụng để tạo ra các mô phỏng chi tiết về khối đá giúp thiết kế đường hầm, bố trí ngầm và ổn định độ dốc.

3. Quy hoạch và tối ưu hóa mỏ

Công nghệ AI cho phép ra quyết định năng động dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa kế hoạch khai thác và lịch trình sản xuất. Hoạt động khai thác có thể tận dụng AI để dự đoán hiệu suất trong các điều kiện khác nhau, giúp người ra quyết định xác định được chiến lược năng suất tối ưu trong khi giảm thiểu được chi phí. Đồng thời, hệ thống bảo trì dự đoán cũng có thể tối ưu hóa hiệu suất của thiết bị khai thác, giảm thời gian chết và cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể.

4. Quản lý chuỗi cung ứng

Lợi ích của AI không chỉ giới hạn trong các khai trường mà còn mở rộng ra cải thiện quản lý chuỗi cung ứng. Quản lý tồn kho dự đoán sử dụng AI để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm giảm thời gian lập kế hoạch tồn kho, giảm thiểu chi phí, tối ưu hóa lịch trình sửa chữa và xác định thời điểm tối ưu cho việc sắp xếp lại. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật như phân tích chuỗi thời gian và mô hình xác suất, các mỏ có thể theo dõi chuỗi cung ứng của mình với khả năng hiển thị thời gian thực. Điều này giúp các cơ sở khai thác tối ưu hóa hoạt động hậu cần, bao gồm các tuyến đường vận chuyển và mạng lưới phân phối.

AI đang cách mạng hóa ngành khai thác mỏ với hàng loạt ứng dụng sáng tạo, giúp giải quyết những thách thức phức tạp trong hoạt động khai thác mỏ hiện đại. Bằng cách hợp tác và đón nhận những đổi mới dựa trên AI, các công ty khai thác mỏ có thể hướng tới một tương lai khai thác hiệu quả hơn, bền vững hơn và có trách nhiệm hơn./.