Невлютов Тимур Наильевич, ИТ-директор ООО «Гинтелл»
Горная промышленность переживает эпоху цифровой трансформации, где искусственный интеллект (ИИ) в ближайшее время может стать ключевым инструментом. Искусственный интеллект, нейросети и big data обещают решить вековые проблемы отрасли — от ошибок геологоразведки до прогнозирования износа техники. Мы знаем, что уже существуют интеллектуальные решения анализа данных на основании распознавания объектов с помощью компьютерного зрения и обработки естественного языка. Однако внедрение таких систем требует не только технической экспертизы, но и тщательной оценки затрат и рисков. За каждым проектом скрывается сложный выбор: инвестировать в «умные» технологии сегодня или найти прагматичную альтернативу. Секрет успеха — в балансе амбиций и расчёта.
Одним из главных преимуществ ИИ остаётся операционная эффективность, которая достигается за счёт сокращения времени на выполнение рутинных задач и принятие решений, минимизации ошибок, вызванных человеческим фактором, и исключения субъективных оценок в критических процессах, таких как инспекция оборудования или анализ геологических данных.
Сегодня нейросети анализируют данные с датчиков в шахтах в режиме реального времени, предупреждая о перегрузках или износе оборудования. Камеры с ИИ идентифицируют трещины в горных породах или отслеживают использование СИЗ сотрудниками. Алгоритмы сокращают расход воды и энергии на 20–30 %, как показал пилотный проект, реализованный в Австралии. Роботизированные системы заменяют людей в опасных зонах, что позволяет значительно увеличить безопасность проведения работ.
Несмотря на успешные кейсы, большинство инициатив остаются «цифровыми призраками», и около 80 % проектов ИИ не достигают заявленных целей. Большинство компаний сталкиваются с ключевыми барьерами:
Дефицит специалистов. Для реализации проекта нужна команда, состоящая не только из ML-программистов, но и бизнес-аналитиков, DevOps-инженеров. Компании, даже при наличии достаточного финансирования, сталкиваются с трудностями не только в поиске, но и в удержании таких кадров.
Финансовые барьеры. Развёртывание ИИ требует значительных инвестиций в GPU-серверы, лицензии на программное обеспечение и кибербезопасность. Необходимо учитывать, что, приобретая необходимое оборудование, вы становитесь заложником быстрого морального устаревания систем, и вам необходимо учитывать дополнительные средства на плановое обслуживание и апгрейды. Для малых и частично средних предприятий это неподъёмные затраты.
Кроме того, требования информационной безопасности в горной отрасли налагают ограничения к хранению и обмену данных. Хранение данных и работа в облаке запрещены в большинстве горных компаний из-за риска промышленного шпионажа, поэтому используются решения внутри корпоративной сети (On-premise), это ощутимо увеличивает затраты на инфраструктуру.
Оценка эффективности: горные компании сталкиваются с неопределённостью возврата инвестиций, так как оценить экономический эффект сложно даже при успешном внедрении. Руководство часто ожидает мгновенных результатов и пытается тиражировать целевой результат на другие активы, но модель, обученная на данных одной шахты, бесполезна для другой.
Но даже успешное внедрение ИИ — лишь начало. Внедрение ИИ напоминает запуск спутника: даже успешный старт не гарантирует работы без постоянного контроля. Модель — это «живой организм», который требует постоянной поддержки. Модели деградируют без постоянного обновления данными, а их интеграция в рабочие процессы часто встречает сопротивление сотрудников.
Не все задачи требуют сложных нейросетей. Перед выбором технологии задайте вопрос: «Решает ли ИИ задачу лучше, чем классические методы?»
Критически важно выбирать технологии, соответствующие задачам. Для простых процессов, таких как сортировка данных или базовые расчёты, достаточно классических алгоритмов. Они дешевле, прозрачнее и быстрее внедряются. Алгоритмы — это «тихие герои» там, где нужны чёткие правила: расчёт нагрузки на крепь или маршрутизация самосвалов. Ошибка в коде обойдётся значительно дешевле, чем переобучение нейросети. Нейросети оправданы лишь там, где требуется анализ неструктурированных данных, например, 3D-сканов или видеозаписей. Но не стоит забывать, что нейросети требуют больших объёмов размеченной информации для эффективного обучения.
Современные тренды, такие как генеративный ИИ и мультимодальные модели, открывают новые возможности. Однако сегодня 90 % успешных проектов — это «узкий ИИ», решающий конкретные задачи.
Перспективы ИИ связаны с упрощением технологий. Развитие low-код-платформ позволит создавать модели без глубоких знаний программирования, а гибридные решения объединят алгоритмы и нейросети для большей гибкости.
Уже в ближайшие годы обработка данных станет доступнее благодаря edge-вычислениям, что сократит зависимость от дорогого оборудования.
Со временем технологии станут доступнее и ИИ станет частью сквозных цифровых экосистем, в том числе горных компаний. То, что сегодня кажется дорогостоящим, завтра может стать стандартом.
Сегодня же горная индустрия на распутье. Консерваторы теряют рынок из-за медленной цифровизации, а новаторы финансово рискуют, вкладываясь в ИИ без стратегии. Формула выживания проста: нейросети — только там, где они дают многократный эффект; алгоритмы — для автоматизации рутины; 20 % бюджета — на эксперименты.
Технологии — это инструмент, и их ценность определяется не сложностью, а способностью решать реальные бизнес-задачи эффективно, без слепого следования за «технологическим хайпом». Те, кто найдёт этот баланс сегодня, получат преимущество завтра.
info@gintell.ru, www.gintell.ru
Реклама ООО “Гинтелл” ИНН:9719026269 erid:2SDnjcSe23v
