Компьютерное зрение в горной отрасли появилось задолго до ChatGPT. Камеры уже умели оценивать гранулометрию после взрыва, следить за флотационной пеной, находить негабарит и контролировать безопасность.
Проблема была в другом: под каждую задачу требовалось собирать и вручную размечать тысячи изображений, обучать отдельную модель и настраивать её под конкретную камеру, освещение и тип руды. Потом камера немного сдвигалась, приходила зима — и система внезапно начинала видеть мир несколько иначе.
С появлением vision foundation models и мультимодального ИИ ситуация меняется.
Теперь предварительно обученная модель уже умеет распознавать объекты, формы и текстуры. Её можно сравнительно быстро адаптировать под конкретное производство — иногда достаточно десятков или сотен примеров вместо тысяч.
Одна платформа потенциально может решать сразу несколько задач:
• оценивать гранулометрию и находить негабарит;
• контролировать загрузку кузова и состояние дорог;
• замечать просыпи и повреждения конвейера;
• анализировать флотационную пену;
• обнаруживать людей и технику в опасных зонах.
Но самое интересное изменение — камера теперь может не просто выдать оператору очередную красивую рамочку вокруг камня.
Мультимодальный ИИ способен сопоставить изображение с данными SCADA, производительностью оборудования, типом руды и историей неисправностей, а затем сформулировать понятное предупреждение:
На конвейере обнаружен негабарит. Повышен риск блокировки желоба. Рекомендуется снизить подачу и направить оператора на проверку.
Обработка при этом может выполняться прямо рядом с камерой — на edge-устройстве, без постоянного интернета и передачи всего видеопотока в облако.
Поэтому проекты computer vision действительно становятся дешевле и быстрее. Но главный эффект создаёт не сама камера и даже не точность модели.
Он появляется, когда система успевает пройти всю цепочку:
увидела → поняла контекст → предупредила → предложила действие → помогла избежать простоя или потери извлечения.
✈️ Раньше computer vision был набором отдельных специализированных приборов. Теперь он постепенно превращается в универсальный программный сенсорный слой для всей цепочки Mine-to-Mill.
И вот это уже действительно интересная история для mining AI.
Sciencedirect