يشرح صامويل أدو-فريمبونج، مطور منصة minexTRM ومدير التعدين في Tex-Mining، كيف يمزج نموذج التصنيف المستهدف المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AI) والمدرك للاقتصاد بين الجيولوجيا والمدخلات التشغيلية والمالية لتقليل وقت الاكتشاف، وزيادة ميزانيات الحفر، وتقليل اضطراب الأراضي، ومنح مجالس الإدارة الثقة عبر السلع، بما في ذلك المعادن المهمة.
فازت شركة Tex-Mining بجائزة الابتكار في حفل توزيع جوائز التميز في تكنولوجيا التعدين لعام 2025 عن المنصة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
اكتشف تسويق B2B عالي الأداء
اجمع بين ذكاء الأعمال والتميز التحريري للوصول إلى المتخصصين المشاركين عبر 36 منصة إعلامية رائدة.
اكتشف المزيد
تكنولوجيا التعدين (MT): صامويل، تهانينا على جائزة الابتكار – عندما تنظر إلى عام 2015، ما هي المشكلة في اتخاذ قرار الاستكشاف التي أجبرتك على بناء minexTRM، وكيف تطورت هذه المهمة؟
يعد التنقيب عن المعادن مغامرة باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً ومحفوفة بالمخاطر، نظرًا لعدم وجود يقين بشأن اكتشاف مهم. وهذا ما دفعني إلى تطوير نموذج يمكنه توجيه الشركات نحو توجيه الموارد نحو أهداف ذات إمكانات عالية لتصبح اكتشافات كبرى. على مر السنين، ومع تزايد الطلب على الموارد المعدنية والحاجة إلى تجديد الموارد المستنفدة، كان من الواضح أن الوقت كان جوهريًا وكانت هناك حاجة لاكتشاف الرواسب الضخمة التالية بشكل أسرع. كان ذلك عندما تم دمج الذكاء الاصطناعي في النموذج، لتعزيز تحليلات البيانات وتحسين دقة التنبؤات، بهدف نهائي هو تقليل وقت اكتشاف المعادن.
MT: كيف شكلت هذه الرؤية الأصلية اختيارات المنتج التي قمت بها – ما الذي قمت بتضمينه (أو استبعاده) عمدًا لإبقاء الأداة عملية للفرق الميدانية والشركات؟
وبعيدًا عن التوقيع الجيولوجي، يشتمل هذا النموذج على معلومات هندسية وتشغيلية ومالية كمدخلات للنموذج. وتتمثل الفكرة في تقييم معلمات التشغيل المحتملة واقتصاديات أهداف الاستكشاف المختلفة حتى في مرحلة الاستكشاف المبكرة. ومن الجدير بالذكر أنه خارج السياق الجيولوجي، يكون للبيانات التشغيلية والمالية تأثير كبير على اقتصاديات التنقيب عن المعادن. وهذا هو المحرك الرئيسي لدمجها في النموذج.
MT: الفوز بهذه الجائزة يرفع التوقعات حتماً. ماذا يعني التقدير لعلاقاتك مع العملاء وأهدافك كقائد؟
يوضح الفوز بجائزة الابتكار التأثير الإيجابي الذي يحدثه نموذج التصنيف المستهدف لاستكشاف المعادن القائم على الذكاء الاصطناعي في صناعة التعدين. نحن نتفهم التوقعات ونتطلع حقًا إلى العمل مع عملائنا في مشاريعهم المعدنية المختلفة. هدفي الشخصي هو مواجهة التحدي الملح الذي تواجهه صناعتنا حاليًا، وهو استبدال الموارد المعدنية المستنفدة بسرعة من خلال الاستفادة من فوائد هذا النموذج في تحقيق هذا الهدف.
MT: تعد العديد من الأدوات باستهداف أكثر ذكاءً. في الاستخدام اليومي، ما الذي يتغير أولاً بالنسبة للعميل — كيف يخطط للحفر، أو الدراسات الهيكلية، أو تخصيص الميزانيات؟
ما يميز هذه الأداة هو دمج البيانات التشغيلية والمالية، بصرف النظر عن الجيولوجيا. ومن خلال استخدام هذه الأداة، تصبح الشركات واثقة من قدرتها على استخراج الرواسب المعدنية الرئيسية عندما تبدأ عمليات الحفر المتقدمة. يتم إعداد ميزانيات الحفر مع التركيز على أهداف الاستكشاف الواعدة – مما يوفر التكلفة والوقت والبيئة حيث يؤدي نهج الحفر المستهدف هذا إلى تقليل الإزعاج البيئي.
MT: نادرًا ما يكون التبني مجرد مسألة تكنولوجية. ما هي أكبر العقبات التي واجهتها – جودة البيانات أو الثقافة أو سير العمل – وكيف ساعدت الفرق على تجاوزها؟
صناعة التعدين بطيئة نسبيًا في تبني التقنيات الجديدة، ربما بسبب مزيج من المخاوف المتعلقة بالثقافة والجودة. وما ساعد في اعتماد هذه الأداة هو مرحلتها التجريبية الناجحة. ولإقناع العملاء بفعالية هذه الأداة في تصنيف أهداف الاستكشاف، يتم تشغيل المشاريع التجريبية باستخدام مجموعات البيانات الجيولوجية الأولية المعروفة لديهم. بمجرد أن تقوم الأداة بتصنيف الآفاق المختلفة وتقديم المشورة بشأن الآفاق التي يجب متابعتها مع الاستكشاف المتقدم استعدادًا لتطوير المنجم، يصبح العملاء مقتنعين عندما تتوافق التنبؤات مع نتائج جهود الاستكشاف المتقدمة الخاصة بهم.
MT: يتم اكتساب الثقة في الحفرة وفي قاعة اجتماعات مجلس الإدارة. كيف يمكنك التحقق من صحة مخرجات النموذج مع الجيولوجيين والفرق المالية بحيث يشعر كلاهما بالثقة في العمل على التصنيف العالمي؟
كان أحد الأساليب التي ساعدت في قبول مخرجات النموذج هو توافق نتائج النموذج مع نتائج الحفر المسبق في موقع التعدين. بشكل أساسي، يتم استخدام النموذج لتصنيف أهداف الاستكشاف الواعدة والتنبؤ بها استنادًا إلى مجموعات بيانات الاستكشاف الموجودة في المرحلة المبكرة للمنجم. على الرغم من توفر نتائج أنشطة الحفر المسبق/الثقة، إلا أنه يتم استخدام مجموعات بيانات المرحلة المبكرة بشكل متعمد. تتم بعد ذلك مقارنة نتائج النموذج بالنتائج المتاحة لحفر الثقة، وعندما تتم مواءمتها، تتوصل فرق الإدارة إلى قناعة بأن النموذج يعمل.
MT: إحدى نقاط قوة minexTRM هي المقارنة بين الأهداف المختلفة على أساس اقتصادي. هل يمكنك مشاركة كيفية تأثير ذلك على القرارات على مستوى المحفظة دون إعادة النظر في الأمثلة الموجودة بالفعل في المجال العام؟
الجيولوجيا وحدها لا تكفي لتحديد الرواسب المعدنية الاقتصادية. علاوة على الجيولوجيا، يحتاج المرء إلى النظر في المعلمات الهندسية والتشغيلية والتكاليف وتوقعات أسعار السلع الأساسية. إن تجميع كل هذه العناصر معًا قد يغير الاقتصاد العام للاحتمالات المعدنية. في رأيي، الهدف المعدني الواعد هو الهدف الذي يلبي جميع المعايير، وهذا هو نوع المناقشات التي ننخرط فيها مع العملاء عند تطوير استراتيجيات التنقيب عن المعادن الخاصة بهم.
MT: أنت تعمل عبر الجيولوجيا والسلع، بما في ذلك المعادن المهمة. ما هي الدروس العملية التي تعلمتها حول تكييف النهج مع أنماط ومناطق الودائع المختلفة؟
هذا سؤال مثير للاهتمام. قد تكون طبيعة وأسلوب التمعدن متشابهين بالنسبة لأنواع معينة من الرواسب ولكن ليس هو نفسه، حيث أن هناك بعض التفرد المرتبط بكل تكوين من الرواسب المعدنية. بعبارات بسيطة، يتم إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي في النموذج لتحديد هذه الميزات والمؤشرات الفريدة للمساعدة في تحليل الأنماط كجزء من عملية التنبؤ. من المهم معرفة ضوابط التمعدن المحتملة حتى في مرحلة الاستكشاف المبكرة لتوفير تلك المعرفة الأساسية للتوقيع الجيولوجي المحتمل.
MT: الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة. كيف يمكنك تحديث النماذج مع الحفاظ على تجربة المستخدم مستقرة للفرق في هذا المجال؟
تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الخلفية أثناء تحليل البيانات العلمية الجيولوجية، وتكون التحديثات بشكل عام مستقلة عن واجهة المستخدم. يمكن للمستخدمين استخدام الأداة بسلاسة بغض النظر عن ترقيات الخوارزمية.
MT: أين يمكنك عمدًا إبقاء “الإنسان على اطلاع”، وكيف توازن بين التصنيف الآلي وأحكام الخبراء عند بوابات اتخاذ القرار الرئيسية؟
على الرغم من أن الأداة مؤتمتة بشكل أساسي، إلا أن المدخلات البشرية مطلوبة في مجالات إدخال مجموعات البيانات العلمية الجيولوجية في المراحل المبكرة مثل الأشكال المختلفة للجيوفيزياء والشذوذات الجيوكيميائية. بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة إلى البشر للتوصل إلى مدخلات التكلفة، ومعايير التشغيل المحتملة، والمدخلات المالية مثل أسعار السلع الأساسية ومعدلات الخصم.
MT: يعد تحليل السيناريوهات والحساسية أمرًا أساسيًا بالنسبة للمنصة. كيف يستخدم العملاء هذه الأدوات للتعامل مع تقلبات الأسعار، أو تضخم التكاليف، أو عدم اليقين بشأن المعادن في الوقت الفعلي؟
عادةً، تتيح الأداة للعملاء إجراء حساسيات مختلفة على تصنيف الحالة الأساسية. خلال تحليل الحساسية هذا، يمكن للعملاء قياس مدى حساسية التوقعات المصنفة لمختلف المعايير التشغيلية والاقتصادية. وهذا يساعد العملاء في تحديد الآفاق التي يمكن التقدم بها من أجل التطوير النهائي بناءً على مدى قوتهم، في ظل ظروف تشغيلية واقتصادية مختلفة.
MT: بعيدًا عن تكلفة الاكتشاف وإضافات الاحتياطيات، ما هي المقاييس الأفضل لالتقاط القيمة عبر برنامج استكشاف متعدد السنوات – سرعة اتخاذ القرار، أو تحويل الموارد، أو أي شيء آخر؟
توفر الأداة قيمة في أربعة مجالات رئيسية – تقليل تكلفة الاكتشاف، وتقليل وقت الاكتشاف، وتقليل اضطراب الأرض، وتسريع عملية اتخاذ القرار – وبعبارة أخرى، التعريف المتسارع لاستراتيجية الاستكشاف.
MT: تسير الأمور البيئية والاجتماعية والحوكمة والكفاءة جنبًا إلى جنب بشكل متزايد. كيف تساعد المنصة في تقليل عمليات الحفر غير الضرورية، أو تقصير الحملات، أو تقليل الاضطرابات الأرضية؟
تخيل أن لديك العديد من أهداف الاستكشاف ولا تعرف أي منها يجب أن تتقدم من أجل التنمية. قد ينتهي بك الأمر إلى حفرهم جميعًا لاتخاذ هذا القرار. عند القيام بذلك، سيتم إزعاج مساحة كبيرة من السطح. في حين أن استخدام هذا النموذج سيؤدي إلى تضييق تلك الأهداف إلى تلك الأهداف الواعدة لأنشطة الحفر المتقدمة، وبالتالي تقليل التأثير على الأرض.
MT: بالنظر إلى المستقبل، ما هي القدرات التي تعطيها الأولوية بعد ذلك وكيف تعمل على تعزيز رؤيتك للاستكشاف الموضوعي المدرك للتحيز؟
يتزايد الطلب على المعادن الحيوية لأنها ضرورية للتقنيات الحديثة والاقتصاد والأمن القومي. نرى الدول تتسابق للسيطرة على مجال المعادن الحيوي. ومن الآن فصاعدا، يجب التركيز بشكل أكبر على تحديد المصادر الرئيسية للمعادن الحيوية. هذا الهدف يجعل من الأولوية القصوى استخدام هذا النموذج للمساعدة في تحديد المصادر الرئيسية للمعادن المهمة مثل الليثيوم والكوبالت والنحاس والنيكل والعناصر الأرضية النادرة.
عن صموئيل أدو فريمبونج
صامويل أدو-فريمبونج هو مهندس تعدين يتمتع بخبرة تزيد عن 16 عامًا في مجال المعادن الأساسية والثمينة. يشغل حاليًا منصب مدير التعدين في Tex-Mining، وهي شركة استشارات تعدين مقرها في دبي، الإمارات العربية المتحدة وتقدم خدمات استشارات التعدين للعملاء على مستوى العالم. تخرج صامويل في هندسة التعدين من جامعة المناجم والتكنولوجيا في غانا. وتخرج بعد ذلك (بامتياز مع مرتبة الشرف) من مدرسة كولورادو للمناجم حيث حصل على درجة الماجستير في هندسة وإدارة التعدين.
يشمل مجال خبرة صامويل تحديد أهداف التنقيب عن المعادن، وتطوير استراتيجية التنقيب عن المعادن، وتقارير الموارد المعدنية والاحتياطيات، وبناء المناجم وتطويرها، وتحسين عمليات المناجم، وعمليات الدمج والاستحواذ، والدراسات الفنية (التقييم الاقتصادي الأولي، ودراسات الجدوى المسبقة، ودراسات الجدوى)، وتكنولوجيا التعدين والابتكار. وقد عمل في مشاريع وعمليات التعدين في أفريقيا والشرق الأوسط وأمريكا اللاتينية وأوروبا الشرقية مع التركيز على الذهب والنحاس والكوبالت والعناصر الأرضية النادرة والليثيوم والنيكل والجرافيت.
يعتبر صامويل شخصًا كفؤًا/مؤهلًا كما هو محدد من قبل NI 43-101 في كندا، وهيئة الأوراق المالية والبورصة الأمريكية، وJORC الأسترالية، وSAIMM في جنوب إفريقيا، وهو عضو في جمعية التعدين والمعادن والاستكشاف (SME)، والجمعية الأمريكية للاستكشاف والتعدين، والمعهد الأسترالي للتعدين والفلزات (AusIMM).
جهة الاتصال: samuel.addofrempong@tex-mining.com
<!– –>
