В России представили «умные» разработки для горной промышленности

На международном форуме «МАЙНЕКС РОССИЯ 2025» специалисты Института искусственного интеллекта МФТИ представили передовые решения на основе искусственного интеллекта для горнодобывающей отрасли.

Технологии направлены на глубокую цифровую трансформацию производственных процессов – от взрывных работ до переработки руды; они призваны помочь предприятиям работать продуктивнее и стабильнее. В настоящее время вуз уже реализует совместные проекты с крупнейшими промышленными компаниями России и других государств.

Как сообщили в пресс-службе вуза, среди ключевых разработок – три практических решения, уже показывающих значительный экономический эффект.

Первое – цифровой двойник золотоизвлекательной фабрики. Технология создает виртуальную копию реального производства. Она позволяет моделировать различные сценарии работы, оптимизировать технологические цепочки и предсказывать результаты до запуска оборудования. Это сводит риски и потери к нулю.

Smart Mill для мельниц и BlastNet для взрывных работ

Второе – «умная» система Smart Mill для горно-обогатительных мельниц для измельчения руды. Она автоматически управляет их загрузкой. Система уже сократила эксплуатационные расходы более чем на 130 миллионов рублей в год для одного предприятия, ведь Smart Mill экономит энергию и уменьшает износ механизмов.

Третье решение – BlastNet – предназначено для моделирования буровзрывных работ. Этот продукт использует искусственный интеллект для точного расчета параметров взрывов. Это делает дробление породы эффективнее, а работу сотрудников на одном из самых ответственных этапов добычи – безопаснее. Кроме того, BlastNet сокращает расход материалов.

Как отметила руководитель направления «Геометаллургия» вуза Дания Киреева, эти технологии объединяют разрозненные данные в единую систему. «Мы создаем цифровые цепочки – от добычи руды до готового продукта, помогая предприятиям выстраивать современные модели управления», – пояснила Киреева.

Внедрение таких технологий увеличивает объемы добычи при одновременном снижении затрат и воздействия на окружающую среду.