L'IA dans l'industrie minière : Du minerai à l'optimisation

Abirami Vina

4 min lire

26 novembre 2024

Comprendre comment l'IA et la vision par ordinateur remodèlent l'exploitation minière, en stimulant la productivité, en garantissant la sécurité et en favorisant des pratiques durables dans l'ensemble de l'industrie.

Le secteur minier et l'extraction des minéraux sont essentiels à notre vie quotidienne, car ils alimentent tout, de nos maisons aux technologies dont nous dépendons. Au fil des ans, ce secteur a connu de nombreux progrès, depuis l'utilisation d'outils en pierre jusqu'à l'utilisation d'énormes machines. La dernière avancée en date est l'intelligence artificielle (IA).

La vision par ordinateur est un sous-domaine de l'IA qui donne aux machines la capacité de voir et de comprendre leur environnement, et elle est de plus en plus présente dans l'exploitation minière. Les technologies de vision par ordinateur pour les entreprises devraient générer un chiffre d'affaires global de 386 milliards de dollars d'ici 2031. Avec l'augmentation de la demande de ressources, des machines et des systèmes intelligents sont nécessaires pour accroître la productivité dans le secteur minier. 

L'IA joue également un rôle dans l'amélioration de la sécurité dans les mines en automatisant les tâches trop dangereuses pour les travailleurs. Dans cet article, nous allons voir comment l'IA et la vision par ordinateur sont utilisées dans l'industrie minière. C'est parti !

Comprendre la technologie minière intelligente

L'industrie minière, l'un des premiers secteurs connus, remonte à l'Antiquité, à l'époque où les hommes extrayaient des minéraux et des métaux pour fabriquer des outils, des matériaux de construction et faire du commerce. Malgré sa longue histoire, l'industrie se trouve aujourd'hui à un tournant, car elle a besoin de technologies modernes pour répondre à la demande croissante de matériaux essentiels à la consommation mondiale d'énergie.

L'utilisation de la technologie de l'IA aide l'industrie minière à s'éloigner des anciennes méthodes à forte intensité de main-d'œuvre pour adopter des processus plus intelligents et axés sur la technologie. Étant donné que l'exploitation minière génère une multitude de données, l'IA peut rendre les opérations plus rapides, plus fluides et plus efficaces. 

Les technologies de l'IA peuvent être utilisées dans tous les domaines de la chaîne de valeur minière, depuis les systèmes de vision artificielle dans les camions à conduite autonome jusqu'aux sociétés minières qui utilisent l'apprentissage automatique pour prévoir la demande de différents minerais en fonction du marché.

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Fig. 1. Exemples d'utilisation de l'IA dans la chaîne de valeur minière.

Voici un aperçu de quelques-unes des autres technologies d'IA utilisées dans l'industrie minière :

  • Maintenance prédictive: Les algorithmes d'IA peuvent être utilisés pour analyser les données des équipements miniers afin de prédire quand ils ont besoin d'être entretenus. Cela permet d'éviter les pannes inattendues et de minimiser les temps d'arrêt. Cela permet de maintenir le bon déroulement des opérations et de réduire le risque d'accidents causés par des pannes d'équipement, ce qui renforce la sécurité des machines et des mineurs.
  • Technologie portable: Les dispositifs portables intégrés à l'intelligence artificielle peuvent surveiller la santé et la sécurité des mineurs. Ils surveillent le rythme cardiaque, les niveaux de fatigue et l'exposition à des substances nocives. En cas de problème de sécurité, ces dispositifs peuvent rapidement alerter les mineurs et les superviseurs.
  • Vision par ordinateur: Elle peut être utilisée pour surveiller le travail et fournir des mises à jour en temps réel. Ces informations permettent d'améliorer la productivité et de rendre les chantiers miniers plus sûrs.

Applications de la vision par ordinateur dans l'exploitation minière

Maintenant que nous avons appris comment l'IA est intégrée à l'exploitation minière, examinons de plus près comment la vision par ordinateur peut rationaliser et faciliter les applications minières. En analysant des images et des vidéos à l'aide de modèles de vision artificielle comme Ultralytics YOLO11, nous pouvons extraire des informations qui permettent d'optimiser diverses opérations minières.

Vision L'automatisation minière pilotée par l'IA

La vision par ordinateur peut être utilisée pour trier et classer les minerais. Le tri et le classement des minerais permettent de réduire la quantité totale de minéraux envoyés dans les circuits de broyage, dont le fonctionnement peut nécessiter une grande quantité d'énergie. Une teneur plus faible signifie une concentration minérale plus faible et seul le minerai de la plus haute teneur est pris en compte pour la suite du traitement. Traditionnellement, cette opération s'effectuait en examinant manuellement les échantillons de minerai, ce qui pouvait durer des heures, voire des jours.

Les tâches de vision par ordinateur telles que la segmentation d'images peuvent contribuer à accélérer le processus d'identification et de classification des échantillons de minerai à haute teneur. Les modèles, comme YOLO11, qui prennent en charge la segmentation peuvent être utilisés pour analyser des images d'échantillons de minerai au niveau du pixel. Ils permettent de distinguer les particules minérales du reste du matériau analysé. Les méthodes basées sur la vision sont également plus précises que les techniques traditionnelles et permettent d'éviter les erreurs de classification du minerai à haute teneur, qui peuvent entraîner des déchets.

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Fig. 2. Exemple de classement de minerai à l'aide de la segmentation d'images.

‍Lessystèmes de vision artificielle peuvent également être utilisés pour créer et surveiller des limites qui définissent des zones spécifiques où différents types de matériaux miniers peuvent être déversés. Les erreurs, telles que la confusion entre les piles de minerai marginal et les déchets, peuvent entraîner la mise au rebut de matériaux précieux ou le traitement des mauvais matériaux. Un système Vision AI peut surveiller ces zones en temps réel, en veillant à ce que les camions chargent et transportent les bons matériaux aux bons endroits. Si des limites sont franchies ou si des matériaux sont mal placés, les superviseurs peuvent être immédiatement alertés pour intervenir et résoudre le problème, minimisant ainsi les erreurs et améliorant l'efficacité opérationnelle. 

L'IA dans le traitement des minerais : Équipement de surveillance

Les machines lourdes sont au cœur de l'exploitation minière, mais elles peuvent présenter un risque si elles ne sont pas bien entretenues. Les caméras d'IA peuvent surveiller ces machines en temps réel pour s'assurer qu'elles fonctionnent en toute sécurité. Si un élément semble usé ou sur le point de tomber en panne, le système alerte l'équipe pour qu'elle le répare avant qu'il ne provoque un accident. 

Par exemple, les bandes transporteuses, qui sont essentielles pour déplacer le minerai et les déchets dans les mines, sont souvent confrontées à des problèmes tels que des déchirures, des déversements ou des pièces usées qui ralentissent le fonctionnement. Ces problèmes peuvent sembler mineurs. Cependant, une bande déchirée peut déverser des matériaux, bloquer le système et entraîner des retards inutiles. 

La détection précoce de ces problèmes permet d'accélérer les réparations et d'assurer le bon fonctionnement de l'entreprise. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent surveiller les courroies en temps réel pour repérer les problèmes tels que les déchirures, le relâchement, les déversements ou les ralentissements. Ils peuvent également fonctionner avec des dispositifs de l'Internet des objets (IoT ) tels que des capteurs de vibrations et des caméras infrarouges pour un contrôle détaillé, afin de s'assurer que les matériaux continuent de circuler sans interruption.

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Fig. 3. Vision par ordinateur détectant un problème sur le tapis roulant.

L'IA pour améliorer la sécurité dans les mines

La protection de la santé et de la sécurité des mineurs est primordiale sur les sites miniers. Les sites miniers peuvent être un environnement de travail difficile ; du sol instable aux machines lourdes, de nombreuses zones sont sujettes à des problèmes de sécurité potentiels. Selon l'administration américaine de la sécurité et de la santé dans les mines (Mine Safety and Health Administration), il y aura environ 42 accidents mortels dans les mines rien qu'en 2023.

Les techniques de vision par ordinateur peuvent être utilisées pour cartographier les zones sûres et dangereuses autour des sites miniers. L'IA de vision peut surveiller ces sites en temps réel avec une grande précision, éliminant ainsi la nécessité d'une surveillance manuelle. Si quelqu'un pénètre dans une zone à risque d'accident, comme les concasseurs, les foreuses ou tout autre gros équipement qui tourne ou vibre, des alertes sont envoyées aux superviseurs. Ce système permet d'éviter les accidents graves tout en garantissant le bon déroulement des opérations minières.

Un autre bon exemple est l'utilisation de la vision par ordinateur pour contrôler les protocoles de sécurité par la détection d'objets. Ces protocoles peuvent inclure l'identification des EPI (casques, gants, vestes, lunettes) et le respect des procédures opérationnelles appropriées. Un système de surveillance par IA peut signaler les mineurs qui ne respectent pas les mesures de sécurité et alerter les autorités concernées. 

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Fig. 4. Exemple d'utilisation de YOLO11 pour détecter les équipements de protection individuelle (EPI).

En outre, la reconnaissance faciale et la détection des émotions peuvent être ajoutées à ces systèmes pour surveiller les signes de stress et de fatigue. Si un mineur est fatigué ou épuisé alors qu'il utilise une machine minière lourde, les superviseurs peuvent être alertés afin d'éviter les accidents.

Avantages et inconvénients de l'IA dans l'industrie minière

L'exploitation minière intégrée à l'IA offre une série d'avantages, allant de la surveillance en temps réel à une réponse d'urgence plus rapide. Voici quelques avantages clés :

  • Réduction des coûts au fil du temps : L'automatisation alimentée par l'IA réduit les coûts de main-d'œuvre et les inefficacités opérationnelles, ce qui permet de réaliser d'importantes économies au fil du temps.
  • Productivité accrue : L'automatisation basée sur l'IA améliore la productivité en rationalisant les tâches répétitives et en optimisant les flux de travail.
  • Des réponses plus rapides réponses d'urgence: L'IA peut être utilisée pour identifier rapidement les accidents, les localiser et fournir des détails essentiels, ce qui accélère les délais d'intervention des services d'urgence.

Cependant, malgré l'adoption croissante de l'IA dans l'industrie minière, il reste encore quelques défis à relever :

  • Coûts de mise en œuvre élevés: Le coût de l'IA, des systèmes de vision par ordinateur, de l'infrastructure et du personnel qualifié peut représenter un défi pour de nombreuses petites entreprises minières.
  • Conditions environnementales difficiles : La poussière, le faible éclairage, les vibrations et les conditions météorologiques extrêmes peuvent perturber le fonctionnement des caméras et réduire la précision des systèmes d'intelligence artificielle.

L'impact des opérations minières pilotées par l'IA

Les technologies d'IA et de vision par ordinateur ont un impact significatif sur les opérations minières dans le monde entier. Des enquêtes suggèrent que 96 % des employés travaillant dans les grandes mines du monde entier pensent que l'IA aura un impact notable sur leurs mines. 

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Fig. 5. L'impact de l'IA sur l'exploitation minière.

Il est évident que l'IA dans l'exploitation minière n'est pas une simple tendance, mais une évolution fondamentale vers des opérations plus sûres, plus efficaces, plus productives et plus durables. À mesure que la technologie progresse, le potentiel de l'IA et de la vision par ordinateur pour transformer cette industrie augmente également, offrant des perspectives prometteuses pour l'avenir. 

Conclusion

L'IA et la vision par ordinateur modifient la façon dont l'exploitation minière fonctionne, en la rendant plus sûre, plus efficace et plus durable. Ces technologies contribuent à des tâches telles que la prévision de la maintenance des équipements, l'amélioration de la sécurité et le triage plus précis des minerais. 

Bien qu'il y ait des défis à relever, comme des coûts élevés et des conditions de travail difficiles, les avantages l'emportent sur les inconvénients. À mesure que l'IA s'améliore, elle jouera un rôle encore plus important pour rendre l'exploitation minière plus intelligente et plus responsable à l'avenir.

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