Штучний інтелект може прогнозувати аварії, пов’язані з газом, у вугільних шахтах за пів години до їхнього настання. Як показує нове дослідження, ця технологія може знизити ризик катастроф.
Про це йдеться на сайті австралійському університету Charles Darwin University (CDU), за участі якого проводилось дослідження.
Порівняльне дослідження десяти алгоритмів машинного навчання для короткострокового прогнозування в системах попередження про газ було опубліковано в журналі Scientific Reports.
В експерименті, проведеному на вугільних шахтах Китаю, було порівняно 10 алгоритмів машинного навчання, щоб з’ясувати, який з них найкраще передбачає зміни рівня метану за 30 хвилин до потенційного інциденту. Такі передбачення можуть допомогти шахтарям вчасно виявити аномалії та вжити заходів.
Підкреслюється, що метанові вибухи в підземних шахтах становлять значну небезпеку, і майже 60% аварій на вугільних шахтах у Китаї були спричинені саме цим газом. У 2020 році Китай виробив 46% світового вугілля, маючи понад 3200 шахт з підвищеним ризиком газових вибухів.
Авторка дослідження, доцентка факультету науки і технологій Університету Чарльза Дарвіна Ніуша Шафіабаді, зазначила, що з 10 алгоритмів чотири показали найкращі результати.
Дослідження було проведено за участі кількох університетів, включаючи Університет Чарльза Дарвіна, Університет технологій Сіднея, Австралійський католицький університет, та інших.
Зазначається, що ця технологія може не лише підвищити безпеку на шахтах, але й знайти застосування в інших галузях, таких як аерокосмічна, нафтова і газова промисловість.
