ในด้านเครื่องจักรทำเหมือง เทคโนโลยีที่ยากที่สุดที่จะเจาะทะลุคือ "การทำงานร่วมกันกับทุ่นระเบิดเต็มรูปแบบ-โดยไร้คนควบคุม" ภายในระบบอัจฉริยะ ความท้าทายหลักอยู่ที่การบรรลุการทำงานร่วมกันแบบอัตโนมัติระหว่างอุปกรณ์หลายเครื่อง และการตระหนักถึง-กระบวนการตัดสินใจแบบลูปปิด-สำหรับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน
การวิเคราะห์ความท้าทายทางเทคนิค
ความยากในการบูรณาการระบบที่ต่างกันหลายแหล่ง-: อุปกรณ์การทำเหมืองมาจากผู้ผลิตหลายราย โดยมีโปรโตคอลการสื่อสารและอินเทอร์เฟซการควบคุมที่ไม่สอดคล้องกัน ทำให้การกำหนดเวลาการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์-ของรถขุด รถบรรทุกในเหมือง สถานีบด และอุปกรณ์ข้ามแบรนด์อื่นๆ- มีความซับซ้อนอย่างยิ่ง
การรับรู้ที่จำกัดในสภาพแวดล้อมสุดขั้ว: สภาพการทำงานที่รุนแรงในใต้ดินหรือเหมืองเปิด- (เช่น ฝุ่น อุณหภูมิสูง และการสั่นสะเทือน) ส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อความแม่นยำของเซ็นเซอร์ เช่น ลิดาร์และกล้อง นำไปสู่การสร้างแบบจำลองสภาพแวดล้อมที่บิดเบี้ยว และส่งผลกระทบต่อการทำงานที่ปลอดภัยของระบบไร้คนขับ
ข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือที่สูงมากสำหรับการตัดสินใจของ AI-การตัดสินใจ: การตัดสินที่ผิดพลาด (เช่น การวางแผนเส้นทางที่ไม่ถูกต้องหรือการหลีกเลี่ยงอุปสรรคล้มเหลว) อาจนำไปสู่อุบัติเหตุด้านความปลอดภัยที่สำคัญได้ ในปัจจุบัน อัลกอริธึม AI ยังขาดความสามารถในการสรุปทั่วไปที่เพียงพอใน "สถานการณ์แบบยาว-ส่วนท้าย" (สถานการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อยแต่เป็นอันตราย)
ปัญหาไซโลข้อมูลมีความสำคัญ: ข้อมูลจากระบบการผลิต ความปลอดภัย การดำเนินงาน และการบำรุงรักษากระจัดกระจาย ทำให้ยากต่อการสร้างรากฐานดิจิทัลที่เป็นหนึ่งเดียว และจำกัดความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของระบบอัจฉริยะ
