Epiroc, Boliden, Algoryx 및 Örebro University는 모든 자율 페이스 드릴링을 위해 노력하고 있습니다.

자율 표면 시추를 위한 솔루션을 찾는 것은 완전 자동화된 지하 채굴을 향한 중요한 단계가 될 것입니다. 2025년까지 진행될 예정인 동등한 파트너인 Epiroc, Boliden, Algoryx 및 Örebro University 간의 공동 프로젝트는 파트너가 희망적으로 효과적인 솔루션을 찾을 수 있다고 말합니다.

Epiroc은 다음과 같이 말합니다. “페이스 드릴링은 디지털 드릴 계획을 따르는 장비 제어 시스템을 통해 이미 부분적으로 자동화되었습니다. 그러나 실제로는 얼굴 지형이 완벽하지 않은 경우가 거의 없습니다. 다양한 유형의 장애물을 보완하기 위해 작업자가 드릴 계획을 수동으로 조정해야 하는 경우가 많습니다.”

“폭발의 성공 여부는 시추 품질에 크게 좌우됩니다. 우리는 자율 시스템이 숙련된 운영자와 비교할 수 있거나 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 알아내려고 노력하고 있습니다.”라고 Epiroc Underground 사업부의 글로벌 혁신 관리자인 Oskar Lundberg는 말합니다.

아이디어는 Boomer 페이스 드릴 장비에 레이저 스캐너와 AI 시스템을 장착하여 드릴 계획을 조정하고 적용하기 전에 얼굴을 스캔하고 분석하는 것입니다. 잠재적인 문제를 식별하고 드릴 계획에 어떤 변경 사항을 적용해야 하는지 결정하도록 시스템을 교육하기 위해 프로젝트에서는 기계 학습의 시행착오 프로세스에 필요한 수천 가지 시나리오를 실행하기 위한 시뮬레이션 환경을 구축합니다. 시뮬레이션 훈련 후 시스템은 최종 테스트를 위해 실제 광산으로 이동합니다.

“프로젝트가 3분의 1 정도 진행되었습니다. 현재 우리는 수많은 활동을 진행하면서 매우 활발한 단계에 진입했습니다. 파트너 간에는 완전한 투명성이 있으며 우리 모두는 효과적인 솔루션을 생산하는 데 중점을 두고 있습니다. 보너스로 우리는 Epiroc 내에서 시뮬레이션 역량을 크게 향상시키고 있습니다.”라고 Lundberg는 말합니다. "시뮬레이션을 사용하는 것은 작업을 수행하는 훨씬 더 안전하고 빠른 방법입니다."

디지털 트윈을 구축하기 위해 Boliden의 실제 광산 터널을 스캔한 다음 Unity 게임 엔진에서 환경을 렌더링합니다. 다양한 훈련 시나리오를 제공하기 위해 장애물을 포함하여 약간 무작위로 지정된 환경이 많이 생성됩니다. 디지털화된 버전의 리그가 시뮬레이션 환경에 삽입되고 Algoryx의 물리 엔진은 리그에 영향을 미치는 모든 힘이 최대한 현실에 가깝도록 보장합니다. 실제 레이저 스캐너와 상응하는 기능을 갖춘 시뮬레이션 레이저 스캐너가 시뮬레이션 장비에 추가됩니다.

Epiroc은 다음과 같이 덧붙였습니다. “시스템의 관점에서 시뮬레이션된 환경이 실제 광산과 최대한 유사해야 합니다. 디지털 트윈은 꼭 지뢰처럼 보일 필요는 없지만 지뢰처럼 스캔해야 합니다. 시뮬레이션된 레이저는 시뮬레이션된 환경을 스캔하여 시스템이 분석하여 잠재적인 문제를 찾고 그에 따라 훈련 계획을 조정하는 포인트 클라우드를 생성합니다. 기계 학습의 이점을 누릴 수 있는 또 다른 영역은 장비에 있는 두 개의 붐을 자율적으로 제어하는 ​​것입니다. 그들은 서로 또는 바위와 충돌하지 않고 자유롭고 정확하게 움직이는 방법을 배워야 합니다. 다양한 시나리오를 수천 번 실행하고 분석한 후에 시스템은 실제 광산에서 테스트할 준비가 되어야 합니다.|

“시뮬레이션을 사용하는 것은 작업을 수행하는 훨씬 더 안전하고 빠른 방법입니다. 시스템을 훈련하는 데 필요한 몇 주 또는 몇 달 동안 광산을 폐쇄할 수는 없습니다. 이를 통해 물리적 테스트의 필요성을 크게 줄이고 실제 생활에서 설정하기 어려운 시나리오를 시뮬레이션할 수 있을 것입니다.”라고 Lundberg는 말합니다.

요약하면, 이 프로젝트의 목표는 얼굴에 사람이 있는 것을 최소화하여 자율적인 얼굴 드릴링을 가능하게 하고 안전성을 높이는 것입니다. 이를 위해서는 운영자 지식을 대신할 전문 AI 시스템이 필요합니다. Epiroc은 프로젝트를 주도하고 조정하며 기계, 인력 및 전문 지식을 제공하고 있습니다. 최종 고객 Boliden은 운영 및 환경 지식, 테스트 및 데모 사이트는 물론 솔루션 평가에도 기여하고 있습니다. Algoryx는 물리 엔진인 AGX Dynamics뿐만 아니라 소프트웨어 개발, 시뮬레이션, Unity 전문 지식을 제공하고 있습니다. Örebro University는 인식 및 기계 학습 알고리즘을 연구하고 개발하고 있습니다.