MineSense
တူးဖော်ရေးဂက်စ်(Excavator) ပုံးပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်အချိန်နှင့်တပြေးညီ သတ္တုရိုင်းအဆင့် စစ်ဆေးပေးပြီး ကျောက်စိုင်းနှင့် အမှိုက်ကျောက်ကို ချက်ချင်းခွဲခြားပေးခြင်း
MineSense သည် ကနေဒါနိုင်ငံ ဗန်ကူးဗားမြို့ အခြေစိုက် သတ္တုတူးဖော်ရေး နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်ပြီး လုပ်ဆောင်ပုံမှာ အလွန်လက်တွေ့ကျပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အာရုံခံကိရိယာ(Sensor)များကို သတ္တုတွင်းရှိ တူးဖော်ရေးဂက်စ်ပုံးများနှင့် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ပတ်ကြိုး(Conveyor Belt)များပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်တပ်ဆင်ထားသည်။ သတ္တုရိုင်းများကို တူးဖော်လိုက်သည့် တစ်ရှိန်တည်းတွင်ပင် ၎င်း၏အရည်အသွေးအဆင့်ကို တိုင်းတာပေးပြီး၊ ယခုတူးဖော်လိုက်သော အပုံကို သတ္တုကြိတ်ခွဲစက်ရုံဆီ ပို့ရမည်လား သို့မဟုတ် အမှိုက်ကျောက်ပုံဆီ ပို့ရမည်လားဆိုသည်ကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။
လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အသုံးပြုနိုင်သည့်နေရာများ
ရိုးရာကျင်းဖွင့်သတ္တုတွင်းများ(Open-pit mine)တွင် ကျောက်စိုင်းနှင့် အမှိုက်ကျောက်ကို မည်သို့ခွဲခြားကြသနည်း။ လွန်ခဲ့သည့်လပေါင်းများစွာက မြေကြီးစမ်းသပ်တူးဖော် နမူနာယူကာ ရေးဆွဲထားသော သတ္တုအရည်အသွေး ပုံစံခွက်နှင့် ဖောက်ခွဲပြီးနောက် လူအင်အားဖြင့် စစ်ဆေးခြင်းအပေါ် မူတည်ကြရသည်။ ပြဿနာမှာ ဖောက်ခွဲမှုကြောင့် ကျောက်သားများ ရွေ့လျားရောထွေးသွားပြီး၊ ပုံစံခွက်ပေါ်က မျဉ်းကြောင်းနှင့် လက်တွေ့တူးဖော်တွေ့ရှိရသည့် အနေအထားမှာ ကိုက်ညီလေ့မရှိပါ။ ရလဒ်အနေဖြင့် တန်ဖိုးရှိသော သတ္တုရိုင်းများကို အမှိုက်ကျောက်ဟုထင်ကာ စွန့်ပစ်မိခြင်း (Ore loss)၊ သို့မဟုတ် တန်ဖိုးမရှိသော ကျောက်တုံးများကို သတ္တုစက်ရုံထဲ ပို့မိကာ လျှပ်စစ်မီး အလဟဿကုန်ကျခြင်း (Dilution) တို့ ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
MineSense ၏ ShovelSense သည် လျှပ်စစ်ဂက်စ်ပုံး၏ သွားဖုံးများပေါ်တွင် XRF အာရုံခံကိရိယာကို တပ်ဆင်ထားပြီး၊ ပုံးတစ်ပုံးချင်း တူးဖော်တင်ဆောင်တိုင်း ကြေးနပ်၊ ဇင့် စသည့် ဒြပ်စင်များ၏ ပါဝင်မှုကို တိုက်ရိုက်ဖတ်ရှုပေးသည်။ ကုမ္ပဏီ၏ ကိုယ်ပိုင် အယ်လဂိုရီသမ်နှင့် ပူးပေါင်းကာ စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း လမ်းကြောင်းခွဲဆုံးဖြတ်ချက်ကို ချပေးသဖြင့် ထရပ်ကား မထွက်ခွာမီကပင် မည်သည့်ဘက်သို့ မောင်းရမည်ကို သိရှိစေသည်။ နောက်ထပ် ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြစ်သော BeltSense မှာလည်း သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ပတ်ကြိုးပေါ်တွင် တပ်ဆင်ကာ ဤကဲ့သို့ပင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပြုလုပ်ပေးပါသည်။
ဤဲ့ကဲ့သို့သော ကိရိယာများ၏ တန်ဖိုးသည် "AI အလွန်တော်သည်" ဆိုသည့်အပေါ်တွင် မတည်ဘဲ သတ္တုတွင်း၏ စီးပွားရေးဖွဲ့စည်းပုံအပေါ်တွင် တည်ရှိနေပါသည်။ သတ္တုကြိတ်ခွဲစက်ရုံသည် သတ္တုတွင်းတစ်ခုလုံးတွင် စွမ်းအင်အသုံးအများဆုံး အပိုင်းဖြစ်ပြီး၊ အမှိုက်ကျောက်တစ်ကား လျှော့တင်နိုင်ခြင်းသည် လျှပ်စစ်မီတာခနှင့် ကြိတ်ခွဲပစ္စည်း စရိတ်များကို လက်တွေ့ကျကျ သက်သာစေခြင်းပင် ဖြစ်သည်။
အဓိက အင်္ဂါရပ်များ
- ShovelSense - XRF အာရုံခံကိရိယာကို လျှပ်စစ်ဂက်စ်ပုံး/ဟိုက်ဒရောလစ် တူးဖော်ရေးယာဉ်များတွင် တိုက်ရိုက်တပ်ဆင်ပြီး ပုံးတစ်ပုံးချင်းအလိုက် သတ္တုရိုင်းအဆင့်ကို တိုင်းတာခြင်း
- BeltSense - ပတ်ကြိုးပေါ်တွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒြပ်စင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ပြီး ကုန်ကြမ်းဝင်ရောက်သည့် အပိုင်းကို စောင့်ကြည့်ခြင်း
- အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကျောက်စိုင်း/အမှိုက်ကျောက် ခွဲခြားဆုံးဖြတ်ချက်ချပေးပြီး ထရပ်ကားပေါ်သို့ တင်ဆောင်ပြီးဆုံးသည်နှင့် လမ်းကြောင်းညွှန်ကြားချက် ပေးပို့ခြင်း
- သတ္တုတွင်းရှိ လက်ရှိကားအုပ်စု စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ် (FMS) နှင့် ချိတ်ဆက်ပေးကာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ယာဉ်မောင်းထံ တိုက်ရိုက်ပို့ဆောင်ပေးခြင်း
- စုဆောင်းထားသော ပုံးတစ်ပုံးချင်းအလိုက် တိုင်းတာမှု အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ သတ္တုတွင်း ပုံစံခွက်ကို ပြန်လည်မှန်ကန်အောင် ပြုပြင်ခြင်း
- ကြေးနပ်၊ ဇင့် စသည့် အခြေခံသတ္တု ကျင်းဖွင့်တွင်းများတွင် အဓိက အသုံးပြုခြင်း
အားသာချက်များ
- တိုင်းတာမှုများကို လုပ်ငန်းအပြီး စမ်းသပ်စစ်ဆေးခြင်းမဟုတ်ဘဲ "ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်နေရာ" တွင် တိုက်ရိုက်ပြုလုပ်နိုင်သဖြင့် ဤကဲ့သို့သော ပရိုဂရမ်များတွင် ရှားပါးသည့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆောင်ရွက်နိုင်စွမ်းရှိခြင်း
- တန်ဖိုးကွင်းဆက် အလွန်ရှင်းလင်းခြင်း - စက်ရုံအတွင်းသို့ အမှိုက်ကျောက်ဝင်ရောက်မှု လျော့နည်းခြင်းက ကြိတ်ခွဲစွမ်းအင်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို တိုက်ရိုက် သက်သာစေခြင်း
- စက်ပစ္စည်းဒီဇိုင်းသည် သတ္တုတွင်းဂက်စ်ပုံးများ၏ အလွန်အမင်း ပြင်းထန်သော ရိုက်ခတ်မှုပတ်ဝန်းကျင်ကို ခံနိုင်ရည်ရှိစေရန် တည်ဆောက်ထားပြီး ဓာတ်ခွဲခန်းအဆင့် ကိရိယာမဟုတ်ခြင်း
- ထွက်ရှိလာသော အချက်အလက်များက သတ္တုတွင်း ပုံစံခွက်၏ တိကျမှုကို ပိုမိုမြင့်မားစေပြီး သုံးစွဲလေလေ ပိုမိုတိကျလေလေ ဖြစ်လာခြင်း
အားနည်းချက်များ
- အသုံးပြုနိုင်သည့် နယ်ပယ်မှာ သီးသန့်သတ္တုအမျိုးအစားအချို့အတွက်သာဖြစ်ပြီး အထွေထွေသုံး ကိရိယာမဟုတ်ခြင်း
- လေးလံသော စက်ယန္တရားများပေါ်တွင် ဟာ့ဒ်ဝဲ တပ်ဆင်ရသဖြင့် လုပ်ငန်းခွင်ရပ်နားရန်နှင့် သတ္တုတွင်း အင်ဂျင်နီယာပိုင်းဆိုင်ရာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများ လိုအပ်ခြင်း
- တရားဝင် ဝဘ်ဆိုဒ်တွင် ဈေးနှုန်းကို လူသိရှင်ကြား မထုတ်ပြန်ထားဘဲ စီးပွားရေးအရ ဆွေးနွေးတိုင်ပင်ရန် လိုအပ်သော လုပ်ငန်းသုံး ပရောဂျက်ဖြစ်ခြင်း
အသုံးပြုမှုများ
- ကျင်းဖွင့်ကြေးနပ်တွင်းများတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကျောက်စိုင်း/အမှိုက်ကျောက် ခွဲခြားခြင်းနှင့် စက်ရုံတွင်းသို့ အမှိုက်ကျောက်ဝင်ရောက်မှုကို လျှော့ချခြင်း
- အမှိုက်ကျောက်ဟု မှားယွင်းယူဆခံရနိုင်သည့် အစွန်းရောက်အဆင့်ရှိ သတ္တုရိုင်းများကို ပြန်လည်ရယူခြင်း
- လက်တွေ့တိုင်းတာချက် အချက်အလက်များဖြင့် ရှိပြီးသား သတ္တုတွင်း ပုံစံခွက်များကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်း
- ပတ်ကြိုး ကုန်ကြမ်းဝင်ရောက်မှု အဆင့်ကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်မဟုတ်သည်များကို သတိပေးခြင်း
အယ်ဒီတာမှတ်ချက်
အယ်ဒီတာ့မှတ်ချက် - ဤသည်မှာ "AI သည် ဤကဲ့သို့သော နေရာမျိုးတွင် ပိုက်ဆံရှာနေပါတကား" ဟု သင်မြင်ရမည့် ကိရိယာအမျိုးအစား တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် စကားပြောဆိုသည့် မျက်နှာပြင် (Chat interface) မပါရှိသော်လည်း စီးပွားရေးလုပ်ငန်း ဆိုင်ရာ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုမှာ အလွန်ခိုင်မာပါသည်။ သတ္တုကြိတ်စက်ရုံက အမှိုက်ကျောက် တစ်တန်ကို ကြိတ်ခွဲရသည့် လျှပ်စစ်မီတာခမှာ တကယ့်ငွေသားဖြစ်ပြီး၊ တစ်တန် လျှော့ကြိတ်နိုင်ခြင်းက ငွေကြေး သက်သာသွားခြင်းပင် ဖြစ်သည်။ အာရုံခံကိရိယာကို ဂက်စ်ပုံးသွားဖုံးပေါ်တွင် တပ်ဆင်ရန် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခဲ့ခြင်းကို ကျွန်ုပ် အထူးနှစ်သက်ပါသည်။ ၎င်းသည် သတ္တုတွင်း၏ အကြမ်းတမ်းဆုံးနေရာဖြစ်ပြီး ထိုနေရာတွင် တိကျသည့် တူရိယာပစ္စည်းကို တပ်ဆင်ဝံ့ခြင်းက ဖောက်သည်များ၏ လုပ်ငန်းခွင် အခြေအနေကို ၎င်းတို့ အမှန်တကယ် နားလည်ကြောင်း ပြသနေပါသည်။
မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ
MineSense ဆိုသည်မှာ ဆော့ဖ်ဝဲလား၊ ဟာ့ဒ်ဝဲလား။
နှစ်မျိုးလုံး ပါဝင်ပြီး ဟ့ါဒ်ဝဲက မရှိမဖြစ် လိုအပ်ပါသည်။ ShovelSense ဆိုသည်မှာ တူးဖော်ရေးဂက်စ်ပုံးပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်တပ်ဆင်ထားသည့် XRF အာရုံခံ မော်ဂျူးဖြစ်ပြီး၊ ဆော့ဖ်ဝဲကမူ အာရုံခံ အချက်ပြမှုများကို သတ္တုရိုင်းအဆင့် ဖတ်ရှုမှုနှင့် လမ်းကြောင်းခွဲ ဆုံးဖြတ်ချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲသက်သက်ကို மட்டும் ဝယ်ယူ၍ မရပါ။
မြန်မာနိုင်ငံတွင် အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။
လက်တွေ့တွင် အလွန်ခက်ခဲပါသည်။ မြန်မာနိုင်ငံတွင် ကြီးမားသော သတ္တုကျင်းဖွင့်တွင်းများ ရှားပါးပြီး MineSense ၏ ပစ်မှတ်ဖောက်သည်များမှာ တောင်အာရိက၊ မြောက်အာရိကနှင့် အာဖရိကရှိ ကြီးမားသော ကြေးနပ်နှင့် ဇင့်သတ္တုတွင်းများ ဖြစ်ပါသည်။
သာမန်သတ္တုတွင်း ပုံစံခွက်ဆော့ဖ်ဝဲများနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။
သတ္တုတွင်း ပုံစံခွက်ဆိုသည်မှာ လွန်ခဲ့သည့်လအနည်းငယ်က မြေကြီးနမူနာ ယူထားသော အချက်အလက်များအပေါ် မူတည်၍ မြေအောက်တွင် သတ္တုမည်သည့်နေရာ၌ ရှိသည်ကို "ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း" ဖြစ်ပြီး၊ MineSense မှာမူ တူးဖော်လိုက်သည့် တစ်ခဏချင်းတွင် တိုက်ရိုက်တိုင်းတာခြင်း ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် တစ်ခုကိုတစ်ခု အစားထိုးခြင်းမဟုတ်ဘဲ အပြန်အလှန် ဖြည့်ဆည်းပေးကြပါသည်။
သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ
MOVUS
Joulea
ဒرုန်းများ၏ အပူချိန်ဖမ်း ရုပ်ပုံများနှင့် AI ကို အသုံးပြု၍ အဆောက်အအုံများ၏ အပူဆုံးရှုံးနေသည့် နေရာများကို တစ်ကြိမ်တည်းဖြင့် ရှာဖွေပေးခြင်း
Enersee
Nantum AI
လုပ်ငန်းသုံး အိမ်ခြံမြေ စီမံခန့်ခွဲမှု AI – အဆောက်အဦ အချက်အလက်များကို စွမ်းအင်ချွေတာရေးနှင့် ESG အကြံပြုချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးခြင်း
PassiveLogic
ရူပဗေဒ ကမ္ဘာ့ပုံစံကို အသုံးပြု၍ အဆောက်အအုံများကို ကိုယ်တိုင်လည်ပတ်စေသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ ထိန်းချုပ်မှု ပလပ်ဖောင်း
Luxonis
OAK စီးရီး အစွန်းပိုင်း (Edge) AI အတိမ်အနက် ကင်မရာများ၊ ကွန်ပြူတာအမြင်အာရုံ (Computer Vision) ကို စက်ပစ္စည်းပေါ်တွင် တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်ရန်