مزیت‌های یادگیری ماشین برای معادن

کانی مگ، محمد قهرمانی کوشان- یادگیری ماشین یک موضوع داغ در تحقیقات و توسعه صنایع نوآور جهان است. صنایع جهان هر روز با ارایه روش‌های جدید در حال توسعه هستند. سرعت و پیچیدگی این رشته، همگام شدن با تکنیک‌های جدید را حتی برای متخصصان دشوار کرده است. بسیاری از متخصصان معتقدند این رشته برای مبتدیان به طور بالقوه طاقت فرسا است.

یادگیری ماشین ره‌آورد انقلاب صنعتی چهارم

صنایع جهان بر بستر انقلاب صنعتی چهارم از علوم و فنون تازه‌ای بهره می‌برند که نیاز به تخصص بالایی دارد. بیشتر علوم جدید بر پایه تحلیل داده‌ها هستند. صنعت معدن هم در دسته صنایعی است که از موج تازه جهان بهره می‌برد. انقلاب صنعتی چهارم در معادن بسترهای شگفت‌انگیزی را برای توسعه و رشد این صنعت به وجود آورده است.

بیشتر شرکت‌های بزرگ معدنی به دنبال همکاری با تیم‌هایی هستند که زمینه نوآوری در معادن را به وجود می‌آورند. یادگیری ماشین هم توسط تیم‌های تحقیقاتی و نوآوری در صنایع و به خصوص صنعت معدن استفاده می‌شود.

به عبارت دیگر می‌توان گفت که یادگیری ماشین ره‌آورده انقلاب صنعتی چهارم در معادن است. این رشته می‌تواند صنعت معدن را با استفاده از داده‌ها نه تنها بخشی از خطرات را کم کند؛ بلکه زمینه رشد و توسعه را هم فراهم کند.

پیش بینی آینده

الگوریتم یادگیری ماشین، که به عنوان یک مدل نیز نامیده می‌شود. عبارتی ریاضی است که داده‌ها را در زمینه یک مشکل که اغلب مشکل تجاری است، بررسی می‌کند. هدف این است که با استفاده از داده‌های موجود به یک بینش برسیم.

برای مثال اگر در یک معدن به دنبال تحلیل میزان استخراج از یک نقطه و پیش بینی سه ماهه آینده هستیم، ممکن است از الگوریتم یادگیری ماشینی استفاده شود. این اطلاعات بر اساس میزان استخراج چند ماه گذشته و سایر داده‌های مرتبط پیش‌بینی می‌شود.

مزیت‌های یادگیری ماشین در معادن

۱۰ روش یادگیری ماشینی که هر دانشمند داده باید بداند

ده روش یادگیری ماشینی که با استفاده از آن می‌توان به یک نمای کلی از وضعیت موجود و آینده رسید، تجزیه و تحلیل شده است. هر دانشمند و فعال در این حوزه باید این روش‌ها را به صورت کلی مسلط باشد.

با استفاده از این اطلاعات پایه‌ای می‌توان افزایش مهارت‌ها را نظاره‌گر بود. به عبارت دیگر با تقویت دانش و مهارت یادگیری ماشین می‌توان وضعیت صنعت را بر روی آن بنا کرد. مهمترین روش‌های یادگیری ماشین برای دانشمندان حوزه داده‌ها در ادامه می‌آیند.

-تحلیل پسرفت وضعیت در گام اول

-طبقه‌بندی داده‌های موجود

-خوشه‌بندی تمامی داده‌ها

-بررسی میزان کاهش ابعاد مختلف صنعت

– روش‌های گروه

– شبکه‌های متصل و یادگیری عمیق

-منتقل کردن آموزش

-تقویت یادگیری

-پردازش زبان طبیعی

-تعبیه و جاسازی‌های کلمات

تمایز میان دو دسته اصلی یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به دوسته تقسیم می‌شود. بخش اول دسته تحت نظارت و دسته دوم بدون نظارت است. زمانی که داده‌ای وجود دارد که پیش بینی و یا توضیح آن نیاز است از تکنیک‌های نظارت‌شده استفاده می‌شود.

بیشتر فعالان این حوزه این کار را با استفاده از داده‌های قبلی، ورودی‌ها و خروجی‌ها برای پیش بینی یک خروجی بر اساس یک ورودی جدید انجام می‌دهند. برای مثال، می‌توان از تکنیک‌های نظارت‌شده برای کمک به کسب‌وکار خدماتی که می‌خواهد تعداد کاربران جدیدی را که در ماه آینده برای این سرویس ثبت‌نام می‌کنند، پیش‌بینی و استفاده کنید.

روش بدون نظارت هم سبک و سیاق خود را دارد. در تکنیک بدون نظارت به روش‌هایی برای ارتباط و گروه بندی نقاط داده بدون استفاده از متغیر هدف برای پیش بینی توجه می‌شود.

به عبارت دیگر، داده‌ها را بر حسب صفات ارزیابی می‌کنند و از ویژگی‌ها برای تشکیل خوشه‌هایی از اقلام مشابه یکدیگر استفاده می‌کنند. برای مثال، می‌توان از تکنیک‌های یادگیری ماشین بدون نظارت برای کمک به خرده‌فروشی استفاده کرد.

اهمیت یادگیری ماشین در معادن

یادگیری ماشین نوید بخش بینش تازه‌ای در صنعت معدن

صنعت معدن همزمان با فراگیری انقلاب صنعتی چهارم در معادن سوار بر موج تازه جهانی شد. درحالی‌که بسیاری از کارشناسان نسبت به عقب ماندن انقلاب صنعتی چهارم در معادن هشدار می‌دهند؛ اما استارتاپ‌های معدنی تمامی تلاش خود را برای ایجاد هرگونه نوآوری در معادن انجام می‌دهند. معادن در بخش‌های مختلف مانند اکتشاف و استخراج به دنبال روش‌های نوآورانه‌ای برای گسترش فعالیت و افزایش بهره‌وری هستند.

یادگیری ماشین نوید بخش کشف بینش جدیدی در صنعت معدن است. یکی از چالش‌های به‌کارگیری داده‌ها در صنعت معدن، داشتن درک خوب از انواع سوالاتی است که این رشته می‌تواند به آنها پاسخ دهد.

هر نوآوری در هر زمینه‌ای بی‌شک چالش‌ها و مشکلاتی را دارد. در گام اول برای پیاده سازی آن باید به صورت کامل آموزش داده شود و از متخصصان حوزه مربوطه کمک گرفت. در حوزه یادگیری ماشین برای تمامی صنایع هم این موضوع صدق می‌کند. برای مثال اگر در یک معدن از تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود، این سوال پیش می‌آید که آیا داده‌ها عادی و درست هستند یا خیر؟

برخی از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری می‌توانند ناهنجاری‌ها را در داده‌ها حتی زمانی که هیچ نمونه‌ای در مجموعه داده‌های آموزشی وجود ندارد، تشخیص دهند.

تسریع روند رشد فعالیت‌های معدنی با علوم جدید

در بخش استخراج، اکتشاف و یا هر بخش دیگری از یک معدن بدون شک اطلاعات و آمار مختلفی وجود دارد. این داده‌ها می‌توانند با استفاده از فنون جدید در مسیر رشد موثر باشند.

اطلاعات خوشه‌بندی شده در بخش‌های مختلف یک معدن می‌توانند با استفاده از این رشته درک درستی از ساختار داده‌ها ایجاد کنند. یادگیری ماشین سعی می‌کند، داده‌ها را به «توده‌های» طبیعی که انسان به راحتی می‌تواند آنها را تفسیر کند، تقسیم‌بندی و جدا کند.

الگوریتم‌های این رشته به صورت تقویتی امکان پرسیدن نوع پیشرفته‌تری از سوالات را فراهم می‌کند. سوالی که می‌توان آن را به یک عمل مرتبط کرد.

با درک اشکال مختلف سوالات یادگیری ماشین و الگوریتم‌های مختلف، صنعت معدن می‌تواند یک ابتکار یادگیری ماشینی موفق را آغاز کند. در حالی که داشتن داده‌های مناسب هنوز ضروری است، بینش در مورد نحوه پرسیدن سوال و پیامدهای آن ممکن است راه جدیدی را برای تفکر در مورد چگونگی استفاده از داده‌های موجود نشان دهد.

بسیاری از شرکت‌های معدنی معتقدند که این رشته مهم می‌تواند منجر به حل چالش‌های زیست محیطی معادن و افزایش بهره‌وری در صنعت معدن شود. به عبارت دیگر می‌توان نتایح کارآمدتر و سازگار با محیط زیست را مشاهده کرد.

جدیدترین و به روزترین اخبار معدن و صنایع معدنی را اینجا بخوانید.