Тус улсын уул уурхайн салбарын мэргэжилтнүүд наймдугаар сарын 14-нд болсон уул уурхайн технологийн арга хэмжээний үеэр уламжлалт геологийн зураглал, мэдээлэл боловсруулах аргачлалыг хиймэл оюун ухаантай хослуулснаар одоогоор бүрэн тодорхойлогдоогүй байгаа ашигт малтмалын ордуудыг илрүүлэх боломжтой гэж үзсэн байна.
Өмнөд Африк нь алт, платинумын бүлгийн металл, манган, хром, нүүрс, төмрийн хүдэр зэрэг олон төрлийн ашигт малтмалын томоохон нөөцтэй боловч тус улсын уул уурхайн салбар сүүлийн жилүүдэд үйлдвэрлэлийн өсөлт удаашрах, дэд бүтцийн хүндрэл, цахилгаан эрчим хүчний найдвартай байдал болон хайгуулын хөрөнгө оруулалтын асуудалтай тулгарч байна. Ийм нөхцөлд шинэ орд илрүүлэх болон одоо байгаа геологийн мэдээллийг илүү үр ашигтай ашиглах нь салбарын өрсөлдөх чадварыг нэмэгдүүлэх нэг арга болж байна.
Уул уурхайн салбарт AI ашиглах гол давуу тал нь асар их хэмжээний геологийн мэдээллийг богино хугацаанд боловсруулах боломж юм. Өмнөд Африкийн хувьд олон арван жилийн турш хийгдсэн геологийн судалгаа, өрөмдлөг, геофизикийн хэмжилт болон уурхайн мэдээлэл хуримтлагдсан байдаг. Эдгээр мэдээллийг уламжлалт аргаар боловсруулахад их хэмжээний цаг хугацаа, хүний нөөц шаарддаг бол хиймэл оюун ухаан олон төрлийн өгөгдлийг зэрэг боловсруулж, ордын байршилтай холбоотой хэв шинжийг илрүүлэх боломжтой.
Мэргэжилтнүүдийн үзэж буйгаар AI нь уламжлалт геологичийг орлох бус харин тэдний шийдвэр гаргалтыг дэмжих хэрэгсэл болох боломжтой. Геологичид чулуулгийн бүтэц, тектоник тогтоц, эрдсийн тархалт болон өмнөх хайгуулын үр дүнг мэргэжлийн түвшинд тайлбарладаг бол AI эдгээр мэдээллийн хоорондын хамаарлыг хурдан илрүүлэхэд ашиглагдаж болно. Ингэснээр хайгуулын талбай сонгох шатанд цаг хугацаа болон зардлыг бууруулах боломжтой.
Энэ технологийн ач холбогдол ялангуяа критикал ашигт малтмалын эрэлт нэмэгдэж буй үед өсөж байна. Дэлхийн улс орнууд цахилгаан автомашин, батарей, сэргээгдэх эрчим хүч, цахилгаан сүлжээ, хагас дамжуулагч болон батлан хамгаалах үйлдвэрлэлд шаардлагатай түүхий эдийн нийлүүлэлтийг нэмэгдүүлэхийг зорьж байгаа. Үүний зэрэгцээ эдгээр ашигт малтмалын нийлүүлэлт цөөн хэдэн улсад төвлөрсөн хэвээр байгаа тул шинэ орд илрүүлэх өрсөлдөөн нэмэгдэж байна.
AI-д суурилсан хайгуулын систем нь энэ өрсөлдөөнийг хурдасгах боломжтой. Тухайлбал, өмнө нь хийсэн өрөмдлөгийн мэдээлэл, хиймэл дагуулын зураг, геофизикийн хэмжилт болон геохимийн өгөгдлийг нэгтгэн боловсруулах замаар шинэ хайгуулын байршлыг эрэмбэлж болно. Ингэснээр компаниуд бүх талбайд ижил хэмжээний хөрөнгө зарцуулахын оронд ашигт малтмал илрүүлэх магадлал өндөр хэсгүүдэд өрөмдлөгөө төвлөрүүлэх боломжтой.
Уул уурхайн хайгуулын хамгийн өндөр зардалтай үеүүдийн нэг нь ордын байршлыг тодорхойлох болон өрөмдлөг хийх шат байдаг. Хэрэв AI технологи хайгуулын эхний шатанд тодорхойгүй байдлыг бууруулж чадвал амжилтгүй өрөмдлөгийн тоог багасгах боломжтой. Энэ нь нэг талаас компанийн зардлыг бууруулахын зэрэгцээ нөгөө талаас хайгуулын ажлыг хурдан явуулах нөхцөл бүрдүүлнэ.
Өмнөд Африкийн хувьд геологийн мэдээллийн санг шинэчлэх нь өөр нэг ач холбогдолтой. Тус улс уул уурхайн урт түүхтэй учраас олон үеийн хайгуул, олборлолтын явцад асар их мэдээлэл бий болсон. Гэвч эдгээр мэдээлэл бүгд ижил форматтай, дижитал хэлбэрээр хадгалагдсан байх албагүй. AI болон орчин үеийн өгөгдөл боловсруулах системийг ашигласнаар хуучин мэдээллийг шинэ өгөгдөлтэй нэгтгэж, илүү ашигтай хайгуулын мэдээллийн сан бүрдүүлэх боломжтой.
Энэ нь уул уурхайн салбарын төрийн зохицуулалтад ч нөлөөлж болзошгүй. Засгийн газар геологийн мэдээллийг илүү хүртээмжтэй, нарийвчлалтай болгож чадвал хувийн компаниудын хайгуулын хөрөнгө оруулалтыг нэмэгдүүлэх боломжтой. Шинэ орд илрэх магадлал нэмэгдэхийн хэрээр хайгуулын лиценз, хөрөнгө оруулалт болон уурхайн бүтээн байгуулалтын идэвхжил өсөх нөхцөл бүрдэнэ.
Өмнөд Африкийн энэ туршлага Монгол Улсын хувьд мөн анхаарах боломжтой. Монголын уул уурхайн салбар нүүрс, зэс, алт, төмрийн хүдэр зэрэг уламжлалт бүтээгдэхүүнд төвлөрсөн хэвээр байгаа боловч цаашид критикал болон стратегийн ашигт малтмалын хайгуулыг нэмэгдүүлэх шаардлага бий. Үүний тулд геологийн мэдээллийг дижитал хэлбэрт шилжүүлэх, хиймэл дагуулын зураг, геофизикийн өгөгдөл болон өрөмдлөгийн мэдээллийг нэгтгэх технологийн боломжийг нэмэгдүүлэх шаардлагатай.
Монголын өргөн уудам газар нутагт уламжлалт хайгуул хийхэд их хэмжээний хөрөнгө, хугацаа шаарддаг. Харин AI ашиглан хайгуулын талбайг урьдчилан эрэмбэлж чадвал компаниудын эхний шатны зардлыг бууруулах боломжтой. Ялангуяа зэс, литий, графит, газрын ховор элемент зэрэг ирээдүйн эрэлт өндөр байх төлөвтэй ашигт малтмалын хайгуулд ийм технологи чухал үүрэг гүйцэтгэж болох юм.
Гэхдээ хиймэл оюун ухааныг уул уурхайн хайгуулд ашиглахад тодорхой хязгаарлалт бий. AI-ийн гаргасан таамаглал нь бодит геологийн баталгааг орлохгүй. Эцсийн дүгнэлтийг өрөмдлөг, дээжлэлт болон газар дээрх геологийн судалгаагаар баталгаажуулах шаардлагатай. Мөн чанар муутай, дутуу эсвэл буруу мэдээлэлд суурилсан AI систем буруу байршлыг өндөр магадлалтай гэж тодорхойлох эрсдэлтэй.
Тиймээс технологийн гол үнэ цэнэ нь геологичийн мэргэжлийн мэдлэгийг орлохдоо бус, их хэмжээний мэдээллийг боловсруулах ажлыг хурдасгаж, хайгуулын шийдвэрийг илүү өгөгдөлд суурилсан болгоход оршино.
Өмнөд Африкийн уул уурхайн салбарын энэ алхам дэлхийн хэмжээнд өрнөж буй өөр нэг чиг хандлагыг харуулж байна. Уул уурхайн компаниуд зөвхөн илүү их хөрөнгө оруулж олборлолтоо нэмэгдүүлэхээс гадна технологийн тусламжтайгаар нэгж хайгуулын зардал, олборлолтын зардал болон үйлдвэрлэлийн эрсдэлийг бууруулахыг зорьж байна.
Ирээдүйд хиймэл оюун ухаан геологийн зураглал, ордын нөөцийн тооцоо, өрөмдлөгийн байршил сонгох, уурхайн төлөвлөлт болон тоног төхөөрөмжийн урьдчилан сэргийлэх засвар үйлчилгээ зэрэг олон шатанд ашиглагдах төлөвтэй байна. Энэ нь уул уурхайн салбарыг улам бүр өгөгдөлд суурилсан үйлдвэрлэлийн салбар болгон өөрчлөх боломжтой.
Өмнөд Африкийн өнөөдрийн хэлэлцүүлэг нь AI технологи уул уурхайн салбарт зөвхөн автоматжуулалт эсвэл уурхайн машин механизмын удирдлагад ашиглагдах бус, хамгийн эхний шат болох ашигт малтмалын эрэл хайгуулд ч хүчтэй нэвтэрч эхэлснийг харуулж байна. Хэрэв технологийн туршилтууд бодит үр дүнгээ өгвөл шинэ орд илрүүлэх хугацаа, хайгуулын зардал болон хөрөнгө оруулалтын эрсдэлийг бууруулах шинэ боломж уул уурхайн компаниудад бий болох юм.
