ИИ для открытых горных работ: фрагментация породы, техника, диспетчеризация
Фрагментация по фото, контроль загрузки, диспетчеризация и контур обучения моделей для автономной карьерной техники.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Экономика карьера определяется качеством взрыва, загрузкой экскаваторов и самосвалов и состоянием техники. Фрагментацию породы оценивают на глаз, самосвалы простаивают в очередях, а перегруз и недогруз кузова — норма. По отраслевым оценкам, оптимизация только диспетчеризации даёт 5–10 % производительности, а плохой взрыв увеличивает затраты на дробление на 10–20 %.
Внедрение автономной техники и систем помощи водителю требует моделей, обученных на условиях конкретного карьера: порода, освещение, пыль, снег, — чего готовые решения не дают. Каждая единица карьерной техники стоит десятки миллионов рублей, и её простой в очереди или на внеплановом ремонте напрямую сокращает объём вскрыши и добычи.
Что делает ИИ
PyTorchYOLOTensorRTROS 2CARLA / Isaac SimOR-Tools
Комплекс решений для карьера: анализ фрагментации по фото и видео, контроль загрузки и износа ковшей и кузовов, диспетчеризация по прогнозу и контур обучения моделей для систем помощи водителю и автономной техники на данных карьера.
- Фрагментация по фото развала и видео с экскаватора, обратная связь для проекта взрыва.
- Контроль загрузки кузова, детекция негабарита, состояние зубьев ковша.
- Оптимизация назначений самосвалов по прогнозу циклов и очередей.
- Обучение моделей восприятия для автономной техники: люди, машины, борта, кромки.
- Симуляция сценариев в цифровой модели карьера перед выпуском на технику.
Какие данные нужны
- Фото и видео развала и работы экскаваторов
- Телеметрия и GPS самосвалов
- Проекты взрывов и данные дробления
- Кадры с камер техники для обучения
Какая инфраструктура нужна
Профиль «train», масштаб «rack-small». Основная вычислительная нагрузка — регулярное дообучение моделей восприятия на миллионах кадров с техники карьера и симуляция сценариев. Сервер RX MAX из раздела GPU-серверы с восемью GPU обучает детекторы под сезонные условия за ночь и параллельно ведёт инференс фрагментации и загрузки в реальном времени. Для горнодобывающей компании с несколькими карьерами и программой автономной техники — платформа LM TEK 4U8GPU10KW с жидкостным охлаждением в ЦОД. На карьере ставят промышленные станции W5 MAX из раздела рабочие станции для первичной обработки видео в условиях пыли и вибрации. Поставка в Россию, Казахстан, Узбекистан и другие страны СНГ. Модели после обучения экспортируются на бортовые вычислители техники в оптимизированном формате.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Нефтегаз и добыча»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.