Исследователи из Google Deep Mind и руководство OpenAI, компании-разработчика ChatGPT, сходятся в оценке: к 2030 году искусственный интеллект превзойдёт человеческий. Дальнейшее развитие больших генеративных моделей может вызвать резкое повышение производительности труда, которое приведёт к увеличению мирового валового внутреннего продукта на 1–2% ежегодно. При этом прикладные производственные задачи ИИ уже сейчас решает лучше людей.
Ключевое преимущество ИИ — способность отслеживать и учитывать множество факторов одновременно. В бесконечную память компьютера помещаются и многолетние исторические данные, и показания десятков датчиков, обновляемые в реальном времени. Вдобавок машина не устаёт и не ошибается.
«Норникель» применяет искусственный интеллект на всех этапах производственной цепочки. Компьютерное зрение, машинное обучение (Machine Learning, ML) и генеративный искусственный интеллект помогают повысить качество продукции, облегчить труд работников, сберечь природу и улучшить финансовый результат.
Расскажем, как «Норникель» использует ИИ на разных технологических этапах.
Добыча полезных ископаемых
Горнодобывающие работы планируются в среде 3D-моделирования. Модель содержит не только пространственную конфигурацию, но и информацию о составе рудного тела и окружающей породы. Исходные данные добывают геологи с помощью разведочных скважин. Математические алгоритмы помогают интерполировать результаты наблюдений на всю толщу горной породы, заполняя данными весь объём модели.
Сегодня ИИ внедрен почти на всех предприятиях «Норникеля»
Искусственный интеллект позволяет провести симуляцию буровзрывных работ. На основе исторических и разведочных данных моделируется бурение, зарядка взрывчаткой, подрыв и распределение энергии взрыва. Так определяют схему расстановки скважин, оптимальную глубину и интервал между ними, мощность и расположение взрывчатки. Точный предварительный расчёт позволяет снизить число скважин, сэкономить взрывчатку и при этом контролировать крупность вырабатываемой породы.
Самоходные буровые установки позиционируются в горных выработках с помощью программно-аппаратного комплекса, в котором задействовано компьютерное зрение. Система загружает цифровой паспорт бурения и выводит подсказки для оператора в виде лазерной проекции на грудь забоя. Точность позиционирования бура варьируется от шести сантиметров до нескольких миллиметров — это несравнимо лучше традиционной установки по маркшейдерским отвесам на глаз.
Рудник — промышленный объект повышенной опасности. Избежать аварий помогает комплекс «Антинаезд». Впервые его установили в 2023 году на погрузочно-доставочную машину в руднике «Заполярный». Навесное оборудование при помощи тепловизоров и нейросети распознаёт, когда рядом с машиной находится человек. «Антинаездом» можно оснастить любую самоходную технику.
Обогащение руды
Технологии искусственного интеллекта применяются на всех обогатительных фабриках «Норникеля» — в Чите, Мурманске и Норильске. Обогащение руды — это длинная производственная цепочка. ИИ применяется на каждом из её этапов.
Привезённая с рудника порода дробится на крупные фракции и отправляется на мельницу полусамоизмельчения (МПСИ). Там сырьё размалывается в мелкую пыль (0,1 мм и меньше). С добавлением воды она превращается в пульпу и по трубопроводу передаётся на дальнейшую переработку.
От МСПИ требуется стабильный результат, но сырьё на мельницу поступает очень разное. Так, на Талнахской обогатительной фабрике перерабатывается семь разных типов руд с четырёх рудников. Камни могут быть крупными и мелкими, твёрдыми и мягкими, поэтому на их измельчение требуется разная энергия.
Управление флотацией на Талнахской обогатительной фабрике
Сейчас режим работы мельницы подбирает ИИ. С помощью видеокамер и специального освещения система компьютерного зрения определяет класс крупности дроблёной руды. По силе тока на питателях определяется насыпной вес, алгоритм вычисляет плотность породы. Определив «мягкую» руду, ИИ увеличивает подачу материала, повышая выработку. Для «твёрдой» руды подача замедляется, чтобы защитить МПСИ от перегрева. Модель переобучается каждые 10 минут, адаптируясь к изменениям. По сравнению ручным управлением ИИ работает эффективнее — технологи, как правило, склонны перестраховываться, опасаясь перегрева мельницы.
Измельчённая порода в виде пульпы передаётся на флотацию — это метод разделения частиц металла и пустой породы, основанный на разнице их гидрофобных свойств. Флотацию считают ремеслом на грани искусства. Инженер-технолог непрерывно варьирует около 40 различных параметров — от реагентного состава вещества-вспенивателя до скорости перемешивания компонентов. Выход полезного продукта напрямую зависит от мастерства, опыта и концентрации технолога.
Теперь флотацией управляет искусственный интеллект, основываясь на исторических данных и широчайшем спектре входящих параметров. ИИ работает проактивно: симулирует ближайшее будущее (5–10 минут) и находит оптимальную конфигурацию флотомашины.
Пена, собранная с флотомашин, сгущается, взаимодействуя с водой. ИИ помогает максимально сгустить концентрат и не выбросить ценные металлы вместе со сливаемой жидкостью. Система компьютерного зрения следит, чтобы отработанная вода была прозрачной. Поставить в сгуститель обычный мутномер на основе фотоэлемента невозможно — прибор не сможет работать в агрессивной среде. Искусственный интеллект анализирует воду бесконтактно.
Пирометаллургия
На Надеждинском металлургическом заводе работает ИИ-советчик для печей взвешенной плавки. Искусственный интеллект решает ту же задачу, что и на этапе обогащения: обеспечивает стабильно высокое качество готового продукта (штейнов) при переменном качестве сырья (концентратов). Проблема усложняется тем, что результаты химического анализа концентратов приходят с задержкой, а плавить нужно здесь и сейчас, — полагаясь, как правило, на «наметанный глаз» технологов.
Искусственный интеллект заранее подбирает оптимальный режим работы печи, пропорции концентратов и состав флюсов, опираясь на исторические данные и компьютерное зрение.
Схожая технология внедряется и на следующем технологическом этапе, конвертации — здесь штейны, сплавы сульфидов железа с сульфидами цветных металлов, превращают в медно-никелевый файнштейн, конечный продукт Надеждинского металлургического завода.
Экономический эффект ИИ-советчика для печей взвешенной плавки оценивается в 3 млн долларов в год. Ожидаемый эффект внедрения ИИ на конвертации штейнов составляет ещё 3,5 млн долларов в год.
«Норникель» разработал и внедрил ряд универсальных ИИ-технологий, которые применимы на любом промышленном предприятии независимо от специализации. Например, виртуальные датчики помогают определять состав химических соединений. Обычно его узнают с помощью рентгеноскопии: спектрограмма показывает концентрацию элемента, на который настроен аппарат. Однако перенастроить спектрометр на другой элемент сложно и дорого.
На Надеждинском металлургическом заводе
Искусственный интеллект учитывает, как входящие в химическое соединение элементы влияют на спектрограммы друг друга. К примеру, алгоритмы машинного обучения позволяют рассчитать концентрацию серы по замерам меди, никеля и железа. Физически датчика нет, но точный результат замера есть!
На уровне компании и выше
Многие из упомянутых технологий родились как «инициатива на местах» — их придумали, протестировали и внедрили технологи, работающие на производстве. Руководство «Норникеля» осознанно строит в компании культурную и технологическую среду, в которой подобные проекты могут быть замечены, профинансированы и реализованы.
Один из примеров — корпоративное озеро данных. Это система хранения информации, которая позволяет собирать неструктурированные данные в гигантских количествах (Big Data). В озере складируется детальная информация обо всех технологических процессах компании, равно как и о её сотрудниках и контрагентах. Все эти данные доступны разработчикам внутри «Норникеля» — для проверки гипотез и обучения ИИ.
Кроме промышленных, «Норникель» изучает ИИ-технологии общего назначения — большие языковые модели (LLM). Технологам и юристам они помогают искать информацию в нормативной документации — не по ключевым словам, которые бывает нелегко вспомнить, а по смыслу. Менеджменту LLM помогает генерировать идеи, переваривать гигантские объёмы текста, создавать мультимодальные (текст, фото, видео) презентации. Это как ChatGPT, но специальный — разбирающийся в технологиях, нормативной базе и специфике работы компании.
Среди проектов «Норникеля» особняком стоит Axioma. Это конструктор цифровых двойников промышленных предприятий — не только горнодобывающих и металлургических, но и энергетических, нефтяных и др. Двойник определяет состав вредных выбросов предприятия, и по точности он не уступает дорогостоящим системам инструментального контроля. Компания изначально разрабатывала Axioma не только для себя, но и для всей промышленной отрасли России.
Антон Петров
