Искусственный интеллект уже перестал быть просто полезным инструментом для автоматизации в добывающей промышленности — он стал источником новых научных и практических открытий. ИИ помогает находить залежи минералов там, где раньше никто не искал, и значительно повышает точность разведочных прогнозов. А также работает на безопасность труда и повышение эффективности производства.
Нейросети способны обрабатывать огромные массивы геологических, геофизических и геохимических данных, выявляя закономерности, которые сложно увидеть человеку. За последние годы такие технологии показали удивительные результаты.
BHP, Чили/Австралия, 2026 год – ИИ для повышения безопасности труда и отслеживания процессов
Компания BHP внедряет искусственный интеллект на своих рудниках в Чили и Австралии. Нейросети помогают в геологоразведке, следят за производственными процессами и могут выявить, например, посторонние предметы на конвейерах и дробилках, или превышение в системах железнодорожной загрузки. А также следят за безопасностью труда на всех площадках – мобильное приложение для перевода голоса в текст позволяет сотрудникам мгновенно регистрировать опасные случаи, находясь в полевых условиях.
Equinox Gold, Канада, 2026 год – открытие золоторудного месторождения
Канадская компания Equinox Gold использовала ИИ-инструменты, чтобы выделить новый золотоносный участок на месторождении Valentine. Его назвали Minotaur. Алгоритмы помогли интегрировать геохимию, геофизику и структуру недр, что привело к успешным разведочным работам и новым подтверждённым запасам золота. Содержание в некоторых образцах составило 650 г/т.
Barrick Gold, Канада, 2024 год – управление рудниками с помощью ИИ
Канадская компания Barrick Gold применила IoT и AI для управления рудниками в Неваде. Компания использует космические датчики, спутниковую сеть и быструю обработку данных, чтобы строить 3D-подповерхностные карты и находить перспективные зоны для разработки меди и золота.
В результате внедрения интеллектуальных сенсоров и аналитики данные о содержании полезных ископаемых стали точнее, а коэффициент извлечения золота увеличился на 3%.
РГУ нефти и газа им. Губкина и ИПУ РАН, Россия, 2026 год – анализ качества природного газа
Ученые РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина и Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН обучили нейросеть для быстрого анализа природного газа.
В результате показатели качества пробы были определены в режиме реального времени за несколько секунд вместо 20–40 минут традиционным способом. Нейросеть обучали на огромном количестве данных, в том числе на информации о миллионе газовых смесей.
«Норникель», Россия, 2025 год – нейросеть для металлургов
Норникель разработал нейросеть для металлургов MetalGPT-1. С ее помощью можно, подбирать материалы или выбирать технологии для производства, например, спросить, как именно настроить флотацию, чтобы получить нужные параметры сырья. На ее основе «Норникель» создает персональных ИИ-ассистентов и автономных агентов, которые внедряются в операционные процессы компании.
