광업 산업 분야의 AI: 광석에서 최적화까지

광업 부문과 광물 채취는 일상 생활에 필수적이며, 가정에서부터 우리가 의존하는 기술에 이르기까지 모든 것에 동력을 제공합니다. 수년에 걸쳐 이 산업은 석기 도구 사용에서부터 거대한 기계류에 이르기까지 많은 발전을 이루었습니다. 가장 최근의 발전은 인공 지능(AI)의 형태입니다.

컴퓨터 비전은 AI의 하위 분야로, 기계가 주변 환경을 보고 이해하는 능력을 제공하며 광업 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 엔터프라이즈 컴퓨터 비전 기술은 2031년까지 글로벌 수익 3,860억 달러를 창출할 것으로 예상됩니다. 자원에 대한 수요가 증가함에 따라 광업 부문에서 생산성을 높이기 위해 지능형 기계 및 시스템이 필요합니다. 

AI는 또한 작업자에게 너무 위험한 작업을 자동화하여 광산 주변의 안전을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 AI와 컴퓨터 비전이 광산업에서 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다. 시작해 볼까요!

스마트 광업 기술 이해

가장 초기에 알려진 분야 중 하나인 광업은 사람들이 도구, 건축 자재 및 무역을 위해 광물과 금속을 채굴했던 고대로 거슬러 올라갑니다. 긴 역사에도 불구하고, 이 산업은 현재 글로벌 에너지 소비에 중요한 재료에 대한 증가하는 수요를 따라잡기 위해 현대 기술이 필요한 전환점에 있습니다.

AI 기술을 사용하면 광업이 오래된 노동 집약적인 방식에서 벗어나 더 스마트하고 기술 중심적인 프로세스로 전환하는 데 도움이 됩니다. 광업은 풍부한 데이터를 생성하므로 AI는 운영을 더 빠르고 원활하며 효율적으로 만들 수 있습니다. 

AI 기술은 자율 주행 트럭의 컴퓨터 비전 시스템부터 머신 러닝을 사용하여 시장 상황에 따라 다양한 광물에 대한 수요를 예측하는 광업 회사에 이르기까지 광업 가치 사슬의 모든 영역에서 사용될 수 있습니다.

‍

다음은 광업에서 사용되는 다른 AI 기술에 대한 자세한 내용입니다.

• 예측 유지보수(Predictive maintenance): AI 알고리즘을 사용하여 광산 장비의 데이터를 분석하여 유지보수가 필요한 시기를 예측할 수 있습니다. 이는 예상치 못한 고장을 방지하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 또한 운영을 원활하게 유지하고 장비 고장으로 인한 사고 위험을 줄여 장비와 광부의 안전을 향상시킵니다.

• 웨어러블 기술: AI와 통합된 웨어러블 장치는 광부의 건강과 안전을 모니터링할 수 있습니다. 심박수, 피로 수준 및 유해 물질 노출을 모니터링합니다. 안전 문제가 발생하면 이러한 장치는 광부와 감독자에게 신속하게 경고할 수 있습니다.

• 컴퓨터 비전: 작업을 모니터링하고 실시간 업데이트를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 생산성 향상과 광산 작업 현장의 안전을 개선하는 데 도움이 됩니다.

광업 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션

이제 AI가 광업에 어떻게 통합되었는지 배웠으므로 컴퓨터 비전이 광업 응용 분야를 간소화하고 돕는 몇 가지 방법을 자세히 살펴보겠습니다. Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 이미지와 비디오를 분석함으로써 다양한 광업 운영을 최적화하는 데 도움이 되는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

비전 AI 기반 광업 자동화

컴퓨터 비전은 광석을 분류하고 등급을 매기는 데 사용될 수 있습니다. 광석 분류 및 등급 분류는 밀링 회로로 보내지는 총 광물 양을 줄이는 데 도움이 되며, 이는 많은 양의 에너지를 소비할 수 있습니다. 등급이 낮을수록 광물 농도가 낮아지고 최고 등급의 광석만이 추가 처리 대상으로 간주됩니다. 전통적으로 이는 광석 샘플을 수동으로 검토하여 수행되었으며, 몇 시간 또는 며칠 동안 지속될 수 있었습니다.

이미지 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업은 고품위 광석 샘플을 식별하고 분류하는 프로세스 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 분할을 지원하는 YOLO11과 같은 모델은 픽셀 수준에서 광석 샘플 이미지를 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 분석되는 재료의 나머지 부분에서 광물 입자를 구별하는 데 도움이 됩니다. 비전 기반 방법은 또한 기존 기술보다 더 정확하며 고품위 광석의 잘못된 분류를 방지하는 데 도움이 되어 낭비를 초래할 수 있습니다.

‍

‍컴퓨터 비전 시스템은 다양한 유형의 광물 자재를 버릴 수 있는 특정 구역을 정의하는 경계를 생성하고 모니터링하는 데에도 사용할 수 있습니다. 가치가 낮은 광석 더미를 폐기물로 착각하는 등의 실수는 귀중한 자재를 버리거나 잘못된 자재를 처리하는 결과를 초래할 수 있습니다. Vision AI 시스템은 이러한 구역을 실시간으로 모니터링하여 트럭이 올바른 자재를 싣고 정확한 위치로 운반하는지 확인할 수 있습니다. 경계가 넘거나 자재가 잘못 배치되면 관리자에게 즉시 경고하여 개입하고 문제를 해결하여 오류를 최소화하고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 

광물 처리 분야의 AI: 장비 모니터링

중장비는 광업의 핵심이지만, 제대로 관리하지 않으면 위험을 초래할 수 있습니다. AI 카메라는 이러한 장비가 안전하게 작동하는지 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 마모된 것으로 보이거나 고장이 임박한 경우 시스템은 팀에 경고하여 사고가 발생하기 전에 수리하도록 합니다. 

예를 들어, 광산에서 광석과 폐기물을 이동하는 데 중요한 컨베이어 벨트는 종종 찢어짐, 유출 또는 마모된 부품과 같은 문제에 직면하여 작동 속도를 늦춥니다. 이러한 문제는 작은 문제처럼 보일 수 있습니다. 그러나 찢어진 벨트는 재료를 쏟아 시스템을 막고 불필요한 지연을 초래할 수 있습니다. 

이러한 문제를 조기에 발견하면 수리 속도를 높이고 모든 것을 원활하게 유지할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 벨트의 찢김, 느슨함, 유출 또는 속도 저하와 같은 문제를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 또한 진동 센서 및 적외선 카메라와 같은 사물 인터넷(IoT) 장치와 함께 자세한 점검을 수행하여 재료가 중단 없이 계속 이동하는지 확인할 수 있습니다.

‍

광산 안전 개선을 위한 AI

광산 현장에서 광부의 건강과 안전을 보호하는 것이 가장 중요합니다. 광산 현장은 불안정한 지반에서부터 중장비에 이르기까지 작업하기 까다로운 환경일 수 있으며, 많은 지역에서 잠재적인 안전 문제가 발생하기 쉽습니다. 미국 광산 안전 보건청에 따르면 2023년에만 약 42건의 광산 사망 사고가 발생했습니다.

컴퓨터 비전 기술을 사용하여 광산 주변의 안전하고 위험한 구역을 매핑할 수 있습니다. 비전 AI는 수동 감독의 필요성을 없애고 높은 정확도로 이러한 현장을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 분쇄기, 드릴 또는 회전하거나 진동하는 대형 장비와 같이 사고가 발생하기 쉬운 구역에 사람이 들어가면 감독자에게 경고가 전송됩니다. 이 시스템은 원활한 광산 운영을 보장하면서 심각한 사고를 예방할 수 있습니다.

또 다른 좋은 예는 객체 탐지를 통해 안전 프로토콜을 모니터링하는 데 컴퓨터 비전을 사용하는 것입니다. 이러한 프로토콜에는 PPE(개인 보호 장비)(헬멧, 장갑, 조끼, 고글) 식별 및 적절한 운영 절차 준수가 포함될 수 있습니다. AI 모니터링 시스템은 안전 조치를 따르지 않는 광부를 식별하고 관련 당국에 경고할 수 있습니다. 

‍

또한, 스트레스와 피로 징후를 감시하기 위해 얼굴 인식 및 감정 감지 기능을 이러한 시스템에 추가할 수 있습니다. 광부가 중장비 작동 중 피로하거나 지친 경우, 사고를 예방하기 위해 관리자에게 경고할 수 있습니다.

광업에서 AI의 장단점

AI 통합 광업은 실시간 모니터링에서 더 빠른 비상 대응에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 장기적인 비용 절감: AI 기반 자동화는 인건비 및 운영 비효율성을 줄여 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감을 가져옵니다.

• 생산성 향상: AI 기반 자동화는 반복적인 작업을 간소화하고 워크플로를 최적화하여 생산성을 향상시킵니다.

• 더 빠른 긴급 대응: AI를 사용하여 사고를 신속하게 식별하고, 위치를 파악하고, 중요한 세부 정보를 제공하여 긴급 대응 시간을 단축할 수 있습니다.

그러나 광업 분야에서 AI 채택이 증가하고 있음에도 불구하고 고려해야 할 몇 가지 과제가 여전히 있습니다.

• 높은 구현 비용: AI, 컴퓨터 비전 시스템, 인프라 및 숙련된 인력에 대한 비용은 많은 소규모 광업 회사에게 어려움이 될 수 있습니다.

• 열악한 환경 조건: 먼지, 낮은 조명, 진동 및 극한의 날씨는 카메라를 방해하고 AI 시스템의 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

• 윤리적 및 개인 정보 보호 문제: 지속적인 모니터링은 종종 개인 정보 보호 및 윤리적 문제를 야기합니다. 광산 회사는 데이터 수집 및 사용 방법에 대해 투명하게 공개하여 작업자의 신뢰와 지지를 얻을 수 있습니다.

AI 기반 채굴 작업이 미치는 영향

AI 및 컴퓨터 비전 기술은 전 세계 광산 운영에 큰 영향을 미치고 있습니다. 설문 조사에 따르면 전 세계 주요 광산에서 일하는 직원의 96%가 AI가 광산에 눈에 띄는 영향을 미칠 것이라고 믿고 있습니다. 

‍

광업 분야의 AI는 단순한 트렌드가 아니라 더 안전하고 효율적이며 생산적이고 지속 가능한 운영으로의 근본적인 변화임이 분명합니다. 기술이 발전함에 따라 AI와 컴퓨터 비전이 이 산업을 변화시킬 가능성도 커지고 미래에 대한 유망한 전망을 제공합니다. 

마무리

AI와 컴퓨터 비전은 광업 방식을 변화시켜 더욱 안전하고 효율적이며 지속 가능하게 만듭니다. 이러한 기술은 장비 유지 관리 예측, 안전 개선, 광석을 보다 정확하게 분류하는 등의 작업을 지원합니다. 

높은 비용과 열악한 작업 환경과 같은 어려움이 있지만, 그 이점이 단점을 능가합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 미래에는 광업을 더욱 스마트하고 책임감 있게 만드는 데 훨씬 더 큰 역할을 할 것입니다.

자세한 내용은 GitHub 저장소를 방문하여 커뮤니티에 참여하십시오. 솔루션 페이지에서 자율 주행 자동차 및 농업 분야의 AI 응용 프로그램을 살펴보세요. 🚀