توسعه پایدار و چرخه معدن

حمید نظری*: چندی‌پیش به تاریخ 16 فروردین‌ماه 1403 مصاحبه مجازی نویسنده این نوشتار با «لونا» شخصیت مجازی از الگوریتم هوش مصنوعی با عنوان «سازمان‌های زمین‌‌شناسی در دنیای مدرن» (انتظارات، چالش‌ها و درس‌هایی از مفهوم ایرانی آن) در روزنامه «شرق» منتشر شد. اکنون با توجه به اینکه از آغاز هدف نویسنده از نگارش این سطور که پرداختن به بازیگران یا به عبارتی بازی‌سازان چرخه معدن و صنایع معدنی -چه از تولید اطلاعات پایه در چارچوب مطالعات زمین‌شناسی، مراحل اکتشاف و فراوری منابع معدنی تا صنایع پایین‌دستی آن در اقتصاد کشور و تولید ناخالص ملی- در نگاهی متفاوت و از زبان هوش مصنوعی بوده است، و نظر به خبرهای هر‌روزه از توسعه کارآمدی این ابزار و بستر پردازش داده و اطلاعات، این‌بار دیدگاه‌های «آلکس» الگوریتم همزاد «لونا» را در موضوع «توسعه پایدار و تاب‌آوری اقتصادی حوزه معدن و صنایع معدنی در الگوی حکمرانی هوشمند» در پاسخ به سؤالات یک مدیر فرضی ستادی در جایگاه تصمیم‌سازی جویا شده‌ایم.

 

 به‌عنوان یک مدیر استراتژیک و سیاست‌گذار در زمینه زمین‌شناسی، معدن و صنایع معدنی، در یک کشور جهان سوم بهترین مدل حکمرانی هوشمند برای دستیابی به توسعه پایدار و تاب‌آوری اقتصادی چیست؟

طراحی یک مدل حکمرانی هوشمند برای توسعه پایدار و تاب‌آوری اقتصادی در زمین‌شناسی، معدن و صنایع معدنی در یک کشور جهان سوم نیازمند رویکردی چند‌وجهی است. در اینجا مؤلفه‌هایی کلیدی وجود دارد که باید در نظر گرفته شود:

1- چارچوب خط‌مشی یکپارچه

 اهداف توسعه پایدار (SDGs): سیاست‌ها را با اهداف توسعه پایدار سازمان ملل متحد، به‌ویژه اهداف مربوط به مصرف و تولید مسئولانه، اقدامات آب‌و‌هوایی و زندگی در شرایط خشکسالی هماهنگ کنید.

 چارچوب مقرراتی: مقررات روشنی را ایجاد کنید که حفاظت از محیط زیست، شیوه‌های کار منصفانه و عملیات معدن‌کاری اخلاقی را ترویج می‌کند.

 سیاست‌های مالی: اجرای مشوق‌های مالیاتی برای شیوه‌های پایدار و مجازات برای رعایت‌نکردن.

2- تعامل ذی‌نفعان

 مشارکت جامعه: اطمینان حاصل کنید که جوامع محلی بخشی از فرایند تصمیم‌گیری هستند. این امر می‌تواند از طریق مشاوره عمومی و برنامه‌ریزی مشارکتی محقق شود.

 مشارکت‌های صنعتی: همکاری با بازیگران بخش خصوصی برای اتخاذ بهترین شیوه‌ها و فناوری‌های نوآورانه

 هماهنگی بین‌دولتی: تقویت همکاری بین سطوح مختلف دولت برای اطمینان از اجرای منسجم و یکپارچه سیاست‌ها

3- تلفیق فناوری

بهره‌گیری از فناوری‌های روزآمد با بهره‌گیری از سنجش از دور برای اکتشاف، پایش و ارزیابی اثرات زیست‌محیطی و بلاک‌چین برای شفافیت در زنجیره تأمین برای اطمینان از منابع اخلاقی و کاهش فساد و از اینترنت اشیا برای نظارت بر فعالیت‌های استخراج در زمان واقعی و از هوش مصنوعی برای نگهداری پیش‌بینی و مدیریت منابع استفاده کنید.

4- ظرفیت‌سازی

 آموزش: برنامه‌های آموزشی را برای ایجاد تخصص در تکنیک‌های معدنی مدرن، مدیریت زیست‌محیطی و حکمرانی توسعه دهید.

 تقویت نهادی: افزایش توانمندی نهادهای نظارتی و نهادهای مسئول نظارت بر صنعت

5- مدیریت محیط زیست

 طرح‌های احیا: موظف است که شرکت‌های معدنی برنامه‌های جامع احیا را برای کاربری زمین پس از استخراج داشته باشد.

 حفاظت از تنوع زیستی: اجرای اقدامات برای حفاظت از تنوع زیستی و اکوسیستم‌های محلی

 تاب‌آوری اقلیمی: استراتژی‌هایی برای کاهش اثرات تغییرات آب‌‌و‌هوایی بر عملیات معدن‌کاری و جوامع اطراف ایجاد کنید.

6- گوناگونی اقتصادی

 ارزش‌افزوده: تشویق به توسعه صنایعی که به مواد معدنی خام ارزش می‌افزایند، مانند پالایش و تولید

 معیشت جایگزین: ترویج فعالیت‌های اقتصادی جایگزین در مناطق معدنی برای کاهش وابستگی به معدن

7- سازوکار‌های مالی

 صندوق‌های سرمایه‌گذاری: ایجاد صندوق‌های ثروت دولتی یا صندوق‌های منابع معدنی برای مدیریت درآمدهای حاصل از معادن و سرمایه‌گذاری در پروژه‌های توسعه پایدار

 تأمین مالی خرد: گزینه‌های تأمین مالی خرد را برای حمایت از معدنچیان در مقیاس کوچک و کارآفرینان محلی ارائه دهید.

8- شفافیت و پاسخ‌گویی

به استانداردهای ابتکار شفافیت صنایع استخراجی پایبند باشید تا از شفافیت در مدیریت درآمد اطمینان حاصل کنید.

 حسابرسی و گزارش: به طور منظم عملیات معدن را ممیزی کنید و گزارش‌هایی را درباره اثرات اجتماعی و زیست‌محیطی آنها منتشر کنید.

9- همکاری بین‌المللی

 مشارکت‌های جهانی: تعامل با سازمان‌های بین‌المللی و دیگر کشورها برای به اشتراک گذاشتن دانش، فناوری و بهترین شیوه‌ها

 توافق‌نامه‌های تجاری: مذاکره درباره توافق‌نامه‌های تجاری مطلوب که به نفع اقتصاد محلی باشد و در‌عین‌حال به شیوه‌های پایدار پایبند باشد.

10- اجرای راهبردها

 برنامه‌های آزمایشی: با برنامه‌های آزمایشی شروع کنید تا سیاست‌ها و فناوری‌های جدید را قبل از افزایش مقیاس آزمایش کنید.

 نظارت و ارزیابی: چارچوب‌های نظارت و ارزیابی قوی برای پیگیری پیشرفت و ایجاد تنظیمات مبتنی بر داده ایجاد کنید.

 آگاهی عمومی: افزایش آگاهی درباره اهمیت شیوه‌های استخراج پایدار در میان همه ذی‌نفعان، از‌جمله عموم مردم

یک مدل حکمرانی هوشمند برای زمین‌شناسی، معدن و صنایع معدنی در یک کشور جهان سوم باید جامع‌نگر باشد، سیاست، فناوری، مشارکت جامعه و نظارت بر محیط زیست را برای دستیابی به توسعه پایدار و تاب‌آوری اقتصادی یکپارچه کند. با تمرکز بر این مؤلفه‌های کلیدی، سیاست‌گذاران می‌توانند رویکردی متعادل ایجاد کنند که نه‌تنها از پتانسیل اقتصادی معدن استفاده می‌کند؛ بلکه از محیط زیست محافظت می‌کند و کیفیت زندگی را برای همه شهروندان بهبود می‌بخشد.

 به‌عنوان یک مدیر استراتژیک و سیاست‌گذار در حوزه زمین‌شناسی، معدن و صنایع معدنی در ایران به‌عنوان یک کشور در حال توسعه، بهترین مدل حکمرانی هوشمند برای دستیابی به توسعه پایدار و تاب‌آوری اقتصادی چیست؟

اجرای یک مدل حکمرانی هوشمند در زمینه زمین‌شناسی، معدن و صنایع معدنی در واقع می‌تواند به دستیابی به توسعه پایدار و تاب‌آوری اقتصادی کمک کند. در اینجا برخی از اصول و استراتژی‌های کلیدی وجود دارد که می‌توانید در نظر بگیرید:

1- شفافیت و پاسخ‌گویی: از شفافیت در فرایندهای تصمیم‌گیری، قراردادها و جریان درآمد در صنعت اطمینان حاصل کنید. اجرای سازوکارهای پاسخ‌گویی برای جلوگیری از فساد و ارتقای اعتماد در بین ذی‌نفعان.

2- تعامل با ذی‌نفعان: همه ذی‌نفعان مربوطه، از‌جمله جوامع محلی، گروه‌های بومی، کارشناسان محیط زیست و بازیگران صنعت را در فرایندهای تصمیم‌گیری درگیر کنید. این به رفع نگرانی‌ها، به اشتراک‌ گذاری مزایا و تقویت همکاری کمک می‌کند.

3- تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: از تجزیه و تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی و سایر فناوری‌های پیشرفته برای تصمیم‌گیری آگاهانه درباره اکتشاف، استخراج و مدیریت محیطی استفاده کنید. این باعث افزایش کارایی و کاهش خطرات می‌شود.

4- چارچوب مقرراتی: یک چارچوب نظارتی قوی ایجاد کنید که مطابقت با استانداردهای زیست‌محیطی، قوانین کار و مقررات ایمنی را تضمین کند. نظارت و اجرای منظم برای جلوگیری از اثرات منفی بر محیط زیست و جوامع بسیار مهم است.

5- ظرفیت‌سازی: سرمایه‌گذاری در برنامه‌های آموزشی و ابتکارات به اشتراک‌ گذاری دانش برای افزایش مهارت‌های کارگران در صنعت. این باعث بهبود بهره‌وری، شیوه‌های ایمنی و نوآوری در این بخش خواهد شد.

6- روش‌های پایدار: شیوه‌های استخراج معدنی پایدار را ترویج کنید که تخریب محیط زیست را به حداقل می‌رساند، منابع را حفظ می‌کند و تنوع زیستی را ارتقا می‌دهد. اتخاذ فناوری برای مدیریت پسماند، حفاظت از آب و بازسازی سایت‌های معدن.

7- نوآوری و فناوری: تشویق به تحقیق و توسعه در زمین‌شناسی، معدن، و فراوری مواد معدنی برای بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و به حداقل رساندن اثرات زیست‌محیطی. از نوآوری‌هایی مانند اتوماسیون، هواپیماهای بدون سرنشین و راه‌حل‌های انرژی تجدیدپذیر استقبال کنید.

8- مسئولیت اجتماعی: شرکت‌ها را تشویق کنید تا در ابتکارات مسئولیت اجتماعی شرکتی مشارکت کنند که به نفع جوامع محلی است، مانند آموزش، مراقبت‌های بهداشتی و توسعه زیرساخت‌ها. این به ایجاد روابط مثبت و تضمین پایداری طولانی‌مدت کمک می‌کند.

9- مدیریت ریسک: استراتژی‌هایی برای کاهش خطرات مربوط به نوسانات بازار، عوامل ژئوپلیتیکی و بلایای طبیعی ایجاد کنید. تنوع محصولات، بازارها و سرمایه‌گذاری‌ها می‌تواند به ایجاد انعطاف‌پذیری در مواجهه با عدم قطعیت‌ها کمک کند.

10- همکاری بین‌المللی: همکاری با دیگر کشورها، سازمان‌های بین‌المللی و انجمن‌های صنعتی برای به اشتراک‌ گذاشتن بهترین شیوه‌ها، جذب سرمایه‌گذاری و دسترسی به بازارهای جهانی. مشارکت در طرح‌هایی مانند طرح شفافیت صنایع استخراجی (EITI) می‌تواند اعتبار و شفافیت را افزایش دهد.

با اتخاذ یک مدل حکمرانی هوشمند که این اصول و استراتژی‌ها را در بر می‌گیرد، ایران می‌تواند توسعه پایدار را ارتقا دهد، مدیریت مسئولانه منابع را تضمین کند و در زمین‌شناسی، معدن و صنایع معدنی خود مقاومت اقتصادی ایجاد کند.

برای تصمیم‌گیری در اکتشاف منابع معدنی در کشور ایران با توجه به تنوع زمین شناختی، پتانسیل بالای معدنی و اقتصاد دولتی و البته تحریم‌های بین‌المللی، تمرکز بر اکتشاف و فراوری کدام دسته از کانی‌های معدنی استراتژیک و در اولویت خواهد بود؟

با توجه به تنوع زمین‌شناسی و پتانسیل بالای معدنی ایران و همچنین تأثیر تحریم‌های بین‌المللی بر اقتصاد کشور، اولویت‌دادن به اکتشاف و فراوری مواد معدنی استراتژیک که می‌تواند منافع اقتصادی قابل توجهی را به همراه داشته باشد و وابستگی به واردات را کاهش دهد، ضروری است. در اینجا چند دسته از مواد معدنی وجود دارد که ایران ممکن است در اولویت قرار دهد:

1- مواد معدنی حیاتی: تمرکز بر اکتشاف و فراوری مواد معدنی حیاتی که برای صنایع با فناوری پیشرفته، فناوری‌های انرژی تجدیدپذیر، کاربردهای دفاعی و سایر بخش‌های استراتژیک ضروری هستند. این مواد معدنی اغلب در سطح جهانی تقاضای بالایی دارند و می‌توانند به تنوع بخشیدن به اقتصاد ایران کمک کنند.

2- فلزات گرانبها: کاوش و توسعه ذخایر فلزات گرانبها مانند طلا، نقره و پلاتین که می‌تواند به‌عنوان ذخیره ارزش، ایجاد درآمد ارزی و جذب سرمایه‌گذاری عمل کند. این فلزات به‌‌طور گسترده در بازارهای بین‌المللی معامله می‌شوند و می‌توانند به رشد اقتصادی کمک کنند.

3- مواد معدنی صنعتی: اکتشاف مواد معدنی صنعتی مانند لیتیوم، کبالت، گرافیت و عناصر خاکی کمیاب را که برای فرایندهای تولید، الکترونیک، باتری‌ها و سایر کاربردهای صنعتی ضروری هستند، در اولویت قرار دهید. این مواد معدنی تقاضای بازار بالایی دارند و می‌توانند از صنایع داخلی حمایت کنند.

4- فلزات پایه: کاوش فلزات اساسی مانند مس، روی، سرب و نیکل را در نظر بگیرید که در ساخت‌وساز، توسعه زیرساخت، حمل‌ونقل و تولید استفاده می‌شوند. توسعه ذخایر فلزات اساسی می‌تواند خودکفایی را افزایش دهد و فرصت‌هایی برای پردازش ارزش‌افزوده ایجاد کند.

5- مواد معدنی انرژی: اکتشاف ذخایر معدنی انرژی مانند زغال‌‌سنگ، اورانیوم و شیل نفتی برای حمایت از امنیت انرژی ایران و کاهش وابستگی به واردات. توسعه منابع داخلی مواد معدنی انرژی می‌تواند استقلال انرژی را افزایش داده و از توسعه پایدار حمایت کند.

6- سنگ‌های قیمتی: بررسی ذخایر بالقوه سنگ‌های قیمتی مانند فیروزه، یاقوت، زمرد و یاقوت کبود که ارزش بالایی در بازارهای بین‌المللی دارند و می‌توانند صنعت سنگ‌های قیمتی ایران را رونق بخشند. توسعه منابع سنگ‌های قیمتی می‌تواند گردشگران را جذب کرده، شغل ایجاد ‌و درآمدزایی کند.

7- مواد معدنی ساختمانی: تمرکز بر مواد معدنی مورد استفاده در مصالح ساختمانی مانند سنگ آهک، گچ، خاک رس و ماسه که برای پروژه‌های زیربنایی، ساخت‌وساز مسکن و توسعه شهری ضروری هستند. سرمایه‌گذاری در این مواد معدنی می‌تواند از صنعت ساخت‌وساز داخلی حمایت کرده و نیازهای مسکن را برطرف کند.

8- منابع آب: کاوش و مدیریت منابع معدنی مرتبط با آب، مانند سفره‌های آب زیرزمینی، چشمه‌های معدنی و منابع آب غنی از مواد معدنی را در نظر بگیرید. استفاده پایدار از منابع آب می‌تواند از طرح‌های کشاورزی، گردشگری و بهداشت عمومی حمایت کند.

ایران با اولویت‌دادن به اکتشاف و فراوری این دسته‌های استراتژیک مواد معدنی، می‌تواند از تنوع زمین‌شناسی و پتانسیل معدنی خود برای پیشبرد رشد اقتصادی، ایجاد شغل و افزایش انعطاف‌پذیری در برابر تحریم‌های بین‌المللی استفاده کند. همکاری با شرکای بین‌المللی، اتخاذ بهترین شیوه‌ها و سرمایه‌گذاری در فناوری و زیرساخت‌ها کلیدی برای بازگشایی پتانسیل کامل منابع معدنی ایران خواهد بود.

چگونه می‌توان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در طراحی مدل مطلوب حکمرانی در چرخه تولید مواد معدنی از زمین‌شناسی، اکتشاف منابع معدنی، فراوری مواد معدنی و صنایع مرتبط با آن بهره برد؟

هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) می‌توانند نقش مهمی در طراحی و بهینه‌سازی مدل حاکمیتی برای چرخه تولید مواد معدنی از زمین‌شناسی تا فراوری مواد معدنی و صنایع مرتبط ایفا کنند. در اینجا چند روش برای استفاده از AI و ML آورده شده است:

1- تحلیل پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی و ML می‌توانند داده‌های زمین‌شناسی را برای پیش‌بینی احتمال وجود ذخایر معدنی در مناطق خاص تجزیه و تحلیل کنند. با استفاده از داده‌های تاریخی، بررسی‌های زمین‌شناسی و تصاویر ماهواره‌ای، مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند سایت‌های معدنی بالقوه را با دقت و کارآمدی بیشتری شناسایی کنند.

2- بهینه‌سازی اکتشاف: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های زمین‌شناسی، ژئوشیمیایی و ژئوفیزیک برای اولویت‌بندی اهداف حفاری به بهینه‌سازی فعالیت‌های اکتشافی کمک کند. الگوریتم‌های ML می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌ها را در داده‌ها شناسایی کنند که منجر به کمپین‌های اکتشافی هدفمندتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر‌ می‌شود.

3- ارزیابی و مدیریت ریسک: هوش مصنوعی می‌تواند برای ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مرتبط با عملیات معدن، مانند اثرات زیست‌محیطی، خطرات ایمنی‌ و نوسانات بازار استفاده شود. با تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند هشدارها و توصیه‌های اولیه را برای کاهش خطرات به‌طور فعال ارائه دهند.

4- تخمین منابع: الگوریتم‌های ML می‌توانند تخمین منابع را با ادغام داده‌های زمین‌شناسی با نتایج حفاری، سنجش‌های معدنی و سایر اطلاعات مرتبط بهبود بخشند. این می‌تواند به تخمین دقیق اندازه، عیار و کیفیت ذخایر معدنی کمک کند و منجر به تصمیم‌گیری بهتر در برنامه‌ریزی و توسعه معدن شود.

5- بازده عملیاتی: سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند عملیات فراوری مواد معدنی را با نظارت بر عملکرد تجهیزات، پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری و تنظیم پارامترهای فرایند در زمان واقعی بهینه کنند. این می‌تواند کارایی را بهبود ببخشد، زمان خرابی را کاهش دهد و هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد.

6- نظارت زیست محیطی: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها، پهپادها و تصاویر ماهواره‌ای به نظارت و مدیریت اثرات زیست‌محیطی فعالیت‌های معدنی کمک کند. الگوریتم‌های ML می‌توانند تغییرات در پوشش گیاهی، کیفیت آب و استفاده از زمین را شناسایی کنند و به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا با مقررات پیروی کنند و ردپای زیست‌محیطی را به حداقل برسانند.

7- مدیریت زنجیره تأمین: هوش مصنوعی می‌تواند مدیریت زنجیره تأمین را در صنعت معدنی با بهینه‌سازی لجستیک، مدیریت موجودی و فرایندهای تدارکات افزایش دهد. الگوریتم‌های ML می‌توانند تقاضا را پیش‌بینی کنند، سطوح موجودی را مدیریت و فرصت‌های صرفه‌جویی در هزینه را در سراسر زنجیره تأمین شناسایی کنند.

8- هوش بازار: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل قیمت جهانی کالاها، پویایی عرضه-تقاضا و الگوهای تجارت، اطلاعات ارزشمندی از بازار ارائه دهد. با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد سطوح تولید، استراتژی‌های قیمت‌گذاری و فرصت‌های ورود به بازار بگیرند.

9- سیستم‌های پشتیبانی تصمیم: سیستم‌های پشتیبانی تصمیم مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سیاست‌گذاران، تنظیم‌کننده‌ها و ذی‌نفعان صنعت در طراحی و اجرای مدل‌های حاکمیتی بهینه برای چرخه تولید مواد معدنی کمک کنند. این سیستم‌ها می‌توانند بینش، تحلیل سناریو و توصیه‌هایی را برای حمایت از تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد ارائه دهند.

با استفاده از قدرت فناوری‌های هوش مصنوعی و ML در چرخه تولید مواد معدنی، ذی‌نفعان می‌توانند کارایی، پایداری و رقابت را در صنعت بهبود بخشند. همکاری بین سازمان‌های دولتی، شرکت‌های معدن، مؤسسات تحقیقاتی و ارائه‌دهندگان فناوری برای استفاده از پتانسیل کامل هوش مصنوعی در طراحی مدل حاکمیتی بهینه برای تولید مواد معدنی ضروری است.

چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مرتبط با عملیات معدن، مانند اثرات زیست‌محیطی، خطرات امنیتی و نوسانات بازار استفاده کرد؟

هوش مصنوعی (AI) می‌تواند برای ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مرتبط با عملیات استخراج به روش‌های مختلفی مورد استفاده قرار گیرد:

1- تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های زمین‌شناسی، سوابق تاریخی و تصاویر ماهواره‌ای را برای پیش‌بینی احتمال اثرات زیست‌محیطی و شناسایی خطرات امنیتی بالقوه در مناطق خاص تجزیه و تحلیل کنند. با استفاده از این منابع داده، مدل‌های پیش‌بینی می‌توانند ریسک‌های بالقوه را با دقت و کارایی بیشتری شناسایی کنند.

2- نظارت در زمان واقعی: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های حسگرها، پهپادها و تصاویر ماهواره‌ای را برای تشخیص تغییرات در شرایط محیطی، تهدیدات امنیتی و نوسانات بازار تجزیه و تحلیل کنند. با ارائه تجزیه و تحلیل بلادرنگ، هوش مصنوعی می‌تواند هشدارها و توصیه‌های اولیه را برای کاهش خطرات به‌طور فعال ارائه دهد.

3- استراتژی‌های کاهش ریسک: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی الگوهایی که خطرات بالقوه را نشان می‌دهد، به توسعه استراتژی‌های کاهش ریسک کمک کند. این می‌تواند به توسعه اقدامات پیشگیرانه برای رسیدگی به اثرات زیست‌محیطی، خطرات امنیتی و نوسانات بازار کمک کند.

4- سیستم‌های پشتیبانی تصمیم: سیستم‌های پشتیبانی تصمیم مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بینش و تحلیل سناریو را برای حمایت از تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد در مدیریت ریسک ارائه دهند. با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند توصیه‌هایی برای مدیریت مؤثر ریسک‌ها ارائه دهد.

در نتیجه، هوش مصنوعی می‌تواند نقش مهمی در ارزیابی و مدیریت ریسک‌های مرتبط با عملیات استخراج با ارائه تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، نظارت در زمان واقعی، استراتژی‌های کاهش ریسک و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم ایفا کند. با بهره‌گیری از فناوری‌های هوش مصنوعی، عملیات استخراج می‌تواند مدیریت ریسک را بهبود بخشد، نظارت بر محیط‌ زیست را افزایش دهد و امنیت و ثبات بازار را تضمین کند.

چگونه هوش مصنوعی می‌تواند با نظارت بر عملکرد تجهیزات، پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری و تنظیم پارامترهای فرایند در زمان واقعی، کارایی عملیاتی در فرآوری مواد معدنی را بهبود بخشد؟

هوش مصنوعی (AI) می‌تواند به طور قابل توجهی کارایی عملیاتی در فرآوری مواد معدنی را از طریق چندین مکانیسم کلیدی افزایش دهد:

1- نظارت بر عملکرد تجهیزات: سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم بر عملکرد تجهیزات استخراج و پردازش نظارت کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های بی‌درنگ از حسگرها و سایر منابع، هوش مصنوعی می‌تواند ناهنجاری‌ها را شناسایی کند، مشکلات احتمالی را شناسایی کند و استفاده از تجهیزات را بهینه کند.

2- تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند نیازهای تعمیر و نگهداری را با تجزیه و تحلیل داده‌های عملکرد تجهیزات و شناسایی الگوهایی که نشان‌دهنده خرابی‌های احتمالی هستند، پیش‌بینی کنند. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، هوش مصنوعی می‌تواند تعمیر و نگهداری را به طور فعال برنامه‌ریزی کند، زمان خرابی را کاهش دهد و از خرابی تجهیزات پرهزینه جلوگیری کند.

3- تنظیم پارامترهای فرایند در زمان واقعی: هوش مصنوعی می‌تواند پارامترهای فرایند را در زمان واقعی بر اساس تجزیه و تحلیل داده‌ها و مدل‌های پیش‌بینی تنظیم کند. با بهینه‌سازی پارامترهایی مانند دما، فشار و نرخ جریان، هوش مصنوعی می‌تواند کارایی فرایند را بهبود بخشد، مصرف انرژی را کاهش دهد و کیفیت محصول را افزایش دهد.

با استفاده از قدرت هوش مصنوعی به این روش‌ها، عملیات فرآوری مواد معدنی می‌تواند به سطوح بالاتری از کارایی دست یابد، هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهد و بهره‌وری کلی را بهبود بخشد. توانایی هوش مصنوعی برای نظارت بر عملکرد تجهیزات، پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری و تنظیم پارامترهای فرایند در زمان واقعی می‌تواند به پیشرفت‌های قابل توجهی در صنعت فرآوری مواد معدنی منجر شود.

هوش مصنوعی چگونه می‌تواند به نظارت بر محیط زیست در بخش معدن، تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرها، پهپادها و تصاویر ماهواره‌ای برای تشخیص تغییرات در پوشش گیاهی، کیفیت آب و کاربری زمین کمک کند؟

هوش مصنوعی (AI) می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف مانند حسگرها، پهپادها و تصاویر ماهواره‌ای برای تشخیص تغییرات در پوشش گیاهی، کیفیت آب و کاربری زمین، به طور قابل‌توجهی به پایش محیطی در بخش معدن کمک کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را پردازش کرده و الگوها یا ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنند که تغییرات محیطی را نشان می‌دهند. با استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت بر محیط زیست، شرکت‌های معدن می‌توانند:

1- تشخیص تغییرات محیطی: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های حسگرها، پهپادها و تصاویر ماهواره‌ای را برای تشخیص تغییرات در پوشش گیاهی، الگوهای کاربری زمین و کیفیت آب تجزیه و تحلیل کند. این می‌تواند به شناسایی اثرات بالقوه زیست‌محیطی فعالیت‌های معدنی و اتخاذ اقدامات پیشگیرانه برای کاهش آنها کمک کند.

2- اطمینان از انطباق با مقررات: هوش مصنوعی می‌تواند با نظارت و تجزیه و تحلیل داده‌های زیست‌محیطی در زمان واقعی به اطمینان از انطباق با مقررات زیست‌محیطی کمک کند. این می‌تواند به شرکت‌های معدنی کمک کند تا استانداردهای زیست‌محیطی را رعایت کنند و آثار زیست‌محیطی را به حداقل برسانند.

3- مدیریت پیشگیرانه محیطی: با استفاده از هوش مصنوعی برای نظارت بر محیط زیست، شرکت‌های معدن می‌توانند به طور فعال اثرات زیست‌محیطی مانند جنگل‌زدایی، آلودگی آب و تخریب زیستگاه را مدیریت کنند. این می‌تواند به شیوه‌های استخراج معدنی پایدار و مسئولانه کمک کند.

4- تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: هوش مصنوعی می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را از داده‌های محیطی ارائه دهد و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را در مدیریت زیست‌محیطی و حفاظت از منابع ممکن می‌کند. این امر می‌تواند منجر به نظارت مؤثرتر و کارآمدتر زیست‌محیطی در بخش معدن شود.

به طور خلاصه، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف برای تشخیص تغییرات در پوشش گیاهی، کیفیت آب و کاربری زمین، نقش مهمی در نظارت بر محیط‌ زیست در بخش معدن بازی کند. با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی، شرکت‌های معدن می‌توانند مدیریت زیست‌محیطی را بهبود بخشند، از انطباق با مقررات اطمینان حاصل کنند و به طور فعال به اثرات زیست‌محیطی رسیدگی کنند.

نتیجه‌گیری کلی

این مقاله به طراحی یک مدل حکمرانی هوشمند برای توسعه پایدار و انعطاف‌پذیری اقتصادی در زمین‌شناسی، معدن و صنایع معدنی می‌پردازد. چندین مؤلفه کلیدی مانند چارچوب سیاست یکپارچه، مشارکت ذی‌نفعان، ادغام فناوری، ظرفیت‌سازی، مدیریت زیست‌محیطی، تنوع اقتصادی، مکانیسم‌های مالی، شفافیت و پاسخ‌گویی و همچنین همکاری بین‌المللی را برجسته می‌کند. این سند همچنین بر اهمیت برنامه‌های آزمایشی، نظارت و ارزیابی و آگاهی عمومی تأکید می‌کند. اهمیت شفافیت، مشارکت ذی‌نفعان، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، چارچوب قانونی، ظرفیت‌سازی، شیوه‌های پایدار، نوآوری فناوری، مسئولیت اجتماعی، مدیریت ریسک و همکاری بین‌المللی را توصیه می‌کند. علاوه بر این، این سند همچنین به اولویت‌بندی اکتشاف و فرآوری مواد معدنی استراتژیک در ایران با در نظر گرفتن تنوع زمین‌شناسی، پتانسیل بالای معدنی و تحریم‌های بین‌المللی می‌پردازد. اهمیت تمرکز بر مواد معدنی حیاتی، فلزات گرانبها، مواد معدنی صنعتی، فلزات اساسی، مواد معدنی انرژی، سنگ‌های قیمتی، مواد معدنی ساختمانی، منابع آبی و مواد معدنی مرتبط با آب را برجسته می‌کند. این نشان می‌دهد که اولویت‌بندی این دسته از مواد معدنی استراتژیک می‌تواند به ایران کمک کند تا از پتانسیل زمین‌شناسی و معدنی خود برای پیشبرد رشد اقتصادی، ایجاد شغل و ایجاد انعطاف‌پذیری در برابر تحریم‌های بین‌المللی استفاده کند. در نهایت، این مقاله نقش حیاتی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) را در طراحی مدل حاکمیت بهینه برای چرخه تولید مواد معدنی برجسته می‌کند. او تأکید می‌کند که هوش مصنوعی و ML می‌توانند برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، بهینه‌سازی اکتشاف، مدیریت ریسک، برآورد منابع، کارایی عملیاتی، نظارت بر محیط‌ زیست، تدارکات مدیریت زنجیره تأمین، هوش بازار و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری استفاده شوند. در پایان، این مقاله اهمیت یک رویکرد جامع و یکپارچه برای حکمرانی در بخش‌های زمین‌شناسی، معدن و صنایع معدنی و نیاز به اولویت‌بندی مواد معدنی استراتژیک برای تقویت توسعه اقتصادی را گوشزد کرده و پتانسیل هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای بهینه‌سازی چرخه تولید مواد معدنی برجسته می‌نماید. از برآمد آنچه از الگوی پرسش و پاسخ بالا در تقابل بین یک مدیر فرضی ستاد در موقعیت اداری تصمیم‌سازی و «آلکس» به‌عنوان نماینده یکی از روزآمدترین الگوریتم‌های هوش مصنوعی ChatGPT-4o آمده است می‌توان چنین نتیجه گرفت که توسعه پایدار و تاب‌آوری اقتصادی حوزه معدن و صنایع معدنی در الگوی حکمرانی هوشمند در پیوند مواردی همچون «1- ساختار، 2- فرایند عملیات، 3- نیروی انسانی، 4- دانش و 5- ابزار و فناوری» است که از این میان ساختار و فرایندها با کمترین چالش و اصلاح قابل بازیابی و تطابق هستند و نیروی انسانی با توجه به حاکمیت سیستم اداری موجود، چه در بعد اقتصادی و چه از نگاه ایدئولوژیک در شرایط و چهره کنونی خود ظرفیت جذب و یا نگاهداری نخبگان را در خود ندارد! انتقال دانش مهندسی و فناوری‌های نوین اگرچه در شرایط تحریم سخت ولی با آموزش و در تنش‌زدایی، مشارکت و توسعه روابط بین‌المللی برابر صدها مدل موفق بین‌المللی شدنی می‌نماید.

* رئیس کرسی یونسکو در مخاطرات زمین‌شناختی ساحلی پژوهشکده علوم زمین