Бритт Блюмел
Глобальный менеджер по развитию бизнеса
ALS GoldSpot Discoveries
Бритт Блюмел — менеджер по развитию глобального бизнеса компании ALS GoldSpot Discoveries. Она обладает уникальным опытом работы на стыке областей геологии и науки о данных. Ее карьера отмечена инновациями и сотрудничеством, и она сыграла важную роль в обеспечении роста и стратегического направления в транснациональных корпорациях. Ее приверженность интеграции принципов науки о данных в геолого-геофизические исследования способствовала прогрессу в оптимизации и повышении эффективности всей цепочки создания стоимости в горнодобывающей промышленности. Благодаря своему лидерству и стремлению к совершенству Бритт продолжает играть ключевую роль в формировании интеграции потоков геолого-геофизических данных, подкрепленной эффективностью науки о данных, чтобы стимулировать прогресс отрасли и способствовать междисциплинарному сотрудничеству.
Применение машинного обучения и искусственного интеллекта в цепочке создания стоимости горнодобывающей промышленности: как оптимизировать и повысить эффективность рабочих процессов геологоразведки и добычи полезных ископаемых
Горнодобывающая промышленность, характеризующаяся своей сложностью и обширными операционными процессами, находится в авангарде технологических инноваций. За последнее десятилетие интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) произвела революцию в различных аспектах цепочки создания стоимости в горнодобывающей промышленности: от разведки и оценки ресурсов до оптимизации производства. В этой презентации будет продемонстрировано несколько тематических исследований высокого уровня, освещающих различные разнообразные применения искусственного интеллекта и машинного обучения в цепочке создания стоимости горнодобывающей промышленности.
Начиная с разведки, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения упрощают анализ геологических, геохимических и геофизических данных, позволяя более точно идентифицировать месторождения полезных ископаемых и снижать риски, связанные с разведкой. Впоследствии эти технологии сыграли важную роль в оценке ресурсов, используя прогнозное моделирование и распознавание закономерностей для повышения точности оценки минеральных запасов.
В сфере производства системы на базе искусственного интеллекта оптимизировали операции за счет профилактического обслуживания, оптимизации производительности оборудования и минимизации времени простоя. Кроме того, алгоритмы машинного обучения расширили возможности принятия решений в режиме реального времени за счет анализа огромных наборов данных от датчиков и устройств Интернета вещей, тем самым повышая эффективность и производительность операций по добыче полезных ископаемых.
Интеграция технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в цепочке создания стоимости в горнодобывающей промышленности открывает огромные перспективы для повышения операционной эффективности, безопасности и устойчивости. Однако для реализации всего потенциала этих инноваций необходимо решить такие проблемы, как качество данных, соблюдение нормативных требований и готовность рабочей силы. Применяя совместный подход и повышая технологическую грамотность в отрасли, горнодобывающие компании могут использовать искусственный интеллект и машинное обучение для ориентации в меняющейся среде и достижения долгосрочного успеха.