Шахрам Тафазоли
Основатель и Генеральный Директор
Motion Metrics
Шахрам Тафазоли - основатель и генеральный директор лидирующей на рынке канадской технологической компании Motion Metrics, которая использует свой опыт в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения для повышения безопасности, производительности и эффективности на шахтах и карьерах по всему миру. Шахрам Тафазоли окончил факультет электротехники и компьютерной инженерии и защитил кандидатскую диссертацию по робототехнике и интеллектуальных системах в Университете Британской Колумбии в 1997 году. Шахрам Тафазоли также является заядлым изобретателем, владеющий несколькими патентами, профессором Университета Британской Колумбии, инвестором нескольких перспективных канадских стартапов и ассоциированным членом Creative Destruction Lab в Университете Торонто.
09.10.2019 12:15 - МайнДиджитал | Зал "Пушкин"
Анализ размеров частиц в эпоху искусственного интеллекта: новый подход
Оптимизация от рудника до ГОКа начинается с четкого понимания и постоянной оценки операций взрыва, дробления и измельчения. Изменение методов дробеструйной обработки для оптимизации размера подачи руды для обогащения может увеличить производительность добычи до 30%, но для установления базовой производительности и оптимизации размера подачи требуется постоянный анализ в критических точках процесса уменьшения размера руды.
Мы разработали очень гибкий и точный подход к анализу размера частиц, который использует запатентованную архитектуру машинного обучения, стереоизображение и облачные вычисления для получения результатов в реальном времени. Это решение может быть адаптировано для многих применений в карьере и на ГОКе и является коммерчески доступным для конвейерных лент и в портативном формате. В настоящее время проходит тестирование дополнительное приложение для самосвалов, которое будет использовать архитектуру машинного обучения для обеспечения обнаружения валунов, чтобы уменьшить время простоя дробилки. Наше решение постоянно учится и совершенствуется, гарантируя производительность в широком диапазоне сред.
10.10.2019 16:00 - Конференция по цифровой трансформации в горной отрасли - сессия 4 | Главный зал
Автоматизация рутинных оперативных решений с помощью искусственного интеллекта
Последние несколько десятилетий камеры и датчики используются для улучшения традиционных методов мониторинга и замены оборудования. Например, современные решения могут обнаруживать сломанные зубья ковша, анализировать размер частиц в реальном времени и контролировать конвейерные ленты. Тем не менее, люди все еще нужны, чтобы замкнуть петлю. Несмотря на то, что точность прогноза улучшается, людям все равно необходимо корректировать алгоритмы там, где они выходят из строя, и контролировать функционирование подключенных активов.
В будущем люди могут быть выведены из цикла. По мере того, как точность прогнозирования искусственного интеллекта улучшается, людям больше не нужно обеспечивать корректирующие действия или надзор. Например, решения по обнаружению поврежденных зубьев ковша могут автоматически перенаправлять маршрут неисправных автопогрузчиков вместо простого уведомления о происшествии. Автоматизация процессов принятия рутинных решений освободит персонал и повысит безопасности и эффективности операций добывающих предприятий по всему миру.