При переработке железной руды оптимальная производительность зависит от правильного выбора режима подачи воды и руды в стержневую мельницу, при этом необходимо учитывать размер фракции руды проходящей по ленте конвейера. Разработанная система в режиме реального времени анализирует сырье на конвейере: с помощью технологий компьютерного зрения изображения с видеокамер преобразуются в структурированный набор данных, отражающий гранулометрический состав поступающей руды. Полученные данные в сочетании с показателями других датчиков анализируются с применением технологии машинного обучения. В результате система выявляет скрытые зависимости между различными параметрами и вычисляет оптимальные характеристики работы измельчающих руду мельниц и передает их оператору управления технологическими процессами.
Как отмечает главный исполнительный директор по ИТ ERG Галымжан Ахметов, борьба в сфере искусственного интеллекта уже давно переросла в глобальную конкуренцию. Компания работает над проектами в рамках концепции Индустрии 4.0 — с использованием глубокой автоматизации, IIoT, искусственного интеллекта и машинного обучения. В частности, уже запущены несколько пилотных проектов применения технологий ИИ для оптимизации производственных процессов. Также планируется использовать методы машинного обучения для дальнейшей разведки полезных ископаемых в Актюбинской и Костанайской областях.
