Милана Худаева Австралийская технологическая компания MaxMine объявила об успешном внедрении промышленной системы машинного обучения для классификации погрузочно-разгрузочных работ на горнодобывающих предприятиях страны. Решение уже полгода работает на объектах крупнейших недропользователей и подрядчиков, включая Glencore, NRW Holdings и Macmahon. Разработка позволяет автоматизировать учет перемещения горной массы и снизить нагрузку на персонал за счет минимизации ошибок при регистрации рейсов самосвалов.
Внедрение новой системы происходит на фоне усиления государственной поддержки профильных ИТ-разработок в Австралии. Председатель совета директоров MaxMine Том Коули возглавил направление горнодобывающей промышленности в недавно созданном Кооперативном исследовательском центре по ускорению внедрения искусственного интеллекта (AI CRC). Эта структура призвана содействовать созданию суверенных технологических решений для добывающего сектора, снижая зависимость австралийских предприятий от зарубежного программного обеспечения.
По словам разработчиков, главный фактор стабильной работы системы в реальных условиях – использование масштабной базы верифицированных данных. Модель обучалась на основе более чем 14 миллионов часов записей производственных процессов, охватывающих циклы транспортировки и погрузки. В индустрии внедрение подобных технологий часто сталкивается с трудностями: по оценкам аналитического агентства Gartner, до 60% проектов в области искусственного интеллекта закрываются из-за низкого качества исходных данных, а 42% организаций отказываются от инициатив еще до их запуска в промышленную эксплуатацию.
Эксперты отмечают, что высокая точность работы алгоритмов MaxMine на различных типах месторождений и техники представляет собой редкий пример успешного масштабирования ИТ-решений в тяжелой промышленности. Эффективная автоматизация требует наличия многолетних массивов структурированной информации, собранных непосредственно в процессе ведения горных работ, что минимизирует влияние человеческого фактора при обучении моделей.
