На початку 2022 року я був тим самим скептиком, який лише іронічно посміхався, коли чув про «нейромережі», «штучний інтелект», ШІ-помічники. Навмисно не подаю розшифровок і пояснень, адже сьогодні учні 5–6 класів знають про штучний інтелект більше, ніж я на початку 2022 року. Звісно, маючи «карту в тумані», неможливо побудувати маршрут між двома точками: від реальної задачі до її вирішення. Я довго заперечував, але у 2023 році став учасником дискусії про доцільність застосування штучного інтелекту в професійній діяльності. Гірництво – надто хаотична і жорстка штука для алгоритмів, адже тоді я не бачив, як ці «іграшки» допоможуть нам там, під землею. Сьогодні у мене на каналі вже понад 150 відео про штучний інтелект, і я готовий визнати: мій скепсис розбився об реальність.
Все, що я зараз розповім – це коротке переосмислення десятків годин вивчення джерел, пошуку витоків. Якщо вірити дослідникам, то штучний інтелект застосовується в гірництві понад 40 років [1]. Для когось це тривалий термін, але фахівці заперечать і дадуть резонне зауваження: «в деяких сферах ШІ почав впроваджуватися ще у 40–50-х рр. ХХ ст.». З цим можна погодитися, але всі дослідження, що вийшли до початку 2010-х років цього сторіччя, можна умовно вважати малорелевантними (застарілими). Це можна називати сповіддю, це можна називати перекладом із академічної мови на «людську», але мені ближча аналогія «посібника з хімії для домогосподарок». Заздалегідь перепрошую за відступи та недоречні порівняння, але так вимагає стиль.
Навіщо це все читати, якщо можна одразу поставити питання: так де ж зв’язок між штучним інтелектом і гірництвом? І я, як науковець, відповім. Але це буде довга і дещо завуальована відповідь. Десь так…
«Справа в тому, що глибока шахта – це місце, де камінь перестає бути спокійним. Після позначки у 600 метрів порода поводиться як стиснута пружина, що може вистрілити будь-якої миті. Тут починається територія, яку вчені називають зоною «трьох високих» та одного мінливого (невизначеного): високого тиску, високої температури та високої газоносності. Стара математика, за якою ми працювали десятиліттями, тут часто «пасує», бо не здатна втримати в голові мільйони змінних одночасно. І ось тут ШІ став для нас справжнім порятунком. Сьогодні 98% сучасних наукових робіт про розробку родовищ на значних глибинах присвячені саме нейронним мережам. Це вже не експеримент – це наш новий спосіб «бачити» крізь товщу землі [2]».
Лише за 10 років відбулася революція в роботі з даними. Якщо раніше масиви містили набір із 80–90 записів, то тепер для оцінки стану порід набір даних містить 15 548 записів, а для прогнозування концентрації газу в очисному вибої – понад 10 000 записів. Вже зараз існують набори даних для прогнозування продуктивності видобутку, виявлення ймовірності обвалення порід покрівлі, а також оцінки міцності порід.
– І як це працює? – виникає логічне питання. Сучасні технології і застосунки, звісно, полегшують збір і накопичення даних, але як перейти від інформації до рішень?
На практиці це нагадує роботу досвідченого лікаря. За допомогою штучного інтелекту аналізуються тисячі «симптомів» масиву і ставиться «діагноз» із точністю понад 90%. Саме в сплетінні «функцій активації», алгоритмів машинного навчання та шарів мереж народжуються ці рішення. Науковці навчили алгоритми розпізнавати мікроскопічний «шепіт» масиву – звуки та вібрації, які людське вухо просто ігнорує. Це дозволяє передбачити гірничий удар – цей раптовий і страшний вибух породи – за кілька годин до того, як він станеться. І це лише одна область застосування. А ще – прогноз міцності порід, вірогідності обрушення покрівлі, контроль безпеки тощо. З’явився здоровий глузд у витратах. На збагачувальних фабриках розумні системи бачать склад руди краще за будь-якого лаборанта. Це дозволяє економити 8–16% реагентів лише тому, що ми перестали діяти «на око» і почали контролювати усі стадії проходження руди.
ШІ – не всесильний бог, і ми досі сперечаємося, як він приходить до своїх висновків (це так звана проблема «чорної скриньки»). Нам бракує сучасних датчиків, дані часто доводиться збирати буквально по крихтах, і інформація не завжди є достовірною. Але коли мова йде про безпеку, то, можливо, іноді варто довіряти алгоритмам, нейронним мережам, шарам і функціям?
150 відео про штучний інтелект на каналі – це історія моєї власної трансформації. Це шлях від недовіри до розуміння того, що ми нарешті можемо перестати воювати з глибиною і почати з нею домовлятися. Ми розклали підземний хаос на зрозумілі задачі, де кожна цифра на моніторі – це впевненість у тому, що ми контролюємо ситуацію навіть там, де світ намагається нас розчавити.
[1] Manjate, E. P. A., Okada, N., Ohtomo, Y., Adachi, T., Bene, B. M., Arima, T., & Kawamura, Y. (2024). An AI-Based Approach for Developing a Recommendation System for Underground Mining Methods Pre-Selection. Mining, 4(4), 747-765.
[2] Yu, B., Wang, B. & Zhang, Y. Application of artificial intelligence in coal mine ultra-deep roadway engineering—a review. Artif Intell Rev 57, 262 (2024). https://doi.org/10.1007/s10462-024-10898-w