Capgemini застосовує геопросторовий штучний інтелект для відновлення гірничодобувної ділянки в Сенегалі

Capgemini застосовує геопросторовий штучний інтелект, щоб підтримати додаток Eramet у відновленні своєї гірничодобувної ділянки в Сенегалі

Про повідомляють Новини картографії від Візіком з посиланням на globenewswire.com.

Довідково:

• Додаток Eramet «Connected Concession» використовує зображення безпілотників і штучний інтелект для прискорення відновлення землі

Гірничо-металургійна компанія Eramet тісно співпрацювала з Capgemini, щоб використати штучний інтелект для трансформації гірничодобувних операцій своєї дочірньої компанії «Grande Côte Opérations» (GCO), яка спеціалізується на мінералізованих пісках.

Мета: сприяння озелененню та реабілітації земель.

У Сенегалі місцева дочірня компанія Eramet, GCO, виробляє мінералізований пісок. Для видобутку корисних копалин, присутніх у невеликих кількостях у пісках пустелі, компанія має мобільну шахту, що складається з драги та кочового млина, які працюють у штучному басейні у межах концесії на видобуток площею 400 км 2 .

Поєднуючи видобуток, 3D- зображення, отримані дроном, і складні обсяги даних, GCO та Capgemini почали розробку дорожньої карти в 2020 році, яка включала плани оптимізації шляху шахти, управління водними ресурсами, механізму видобутку та споживання енергії. У результаті цієї роботи виникла платформа «Connected Concession», розроблена для покращення інвентаризації рослинності та моніторингу видобутих земель для підтримки зусиль із відновлення рослинності та реабілітації землі після завершення видобутку.

Використовуючи систему зображень безпілотників, програма Connected Concession надає повну карту зони видобутку, визначеної GCO2. Це помітно збільшило потужність інвентаризації з 80 до 930 га на одного члена бригади. У результаті територія, яку раніше наносили на карту за півдня, тепер наноситься на карту за кілька хвилин. З технічної сторони зібрані зображення передаються майже в реальному часі в Eramet, потім обробляються та відображаються в геоінформаційній системі GCO (GIS) за допомогою алгоритмів, які поєднують комп’ютерне бачення та технології глибокого навчання. Рішення дозволяє Eramet реабілітувати відповідні території двома способами:

• або шляхом пересадки ґрунту,
• або шляхом визначення територій, придатних для впровадження продовольчих культур, які поважають біорізноманіття та потім використовуються місцевими громадами.