Une nouvelle étude montre que l’IA peut prévoir les catastrophes minières
L'intelligence artificielle peut prévoir les incidents liés au gaz dans les mines de charbon en une demi-heure, selon une nouvelle étude explorant comment la technologie peut réduire le risque de catastrophe.
L'étude des mines de charbon en Chine a comparé 10 algorithmes d'apprentissage automatique pour déterminer quelle méthode d'IA pourrait prédire les changements dans les niveaux de méthane 30 minutes à l'avance et informer les utilisateurs des anomalies. « Une étude comparative de dix algorithmes d'apprentissage automatique pour la prévision à court terme dans les systèmes d'alerte aux gaz » a été publiée dans la revue Rapports scientifiques.
Les explosions ou incendies de gaz dans les mines souterraines présentent des risques importants, puisque près de 60 % des accidents dans les mines de charbon en Chine sont causés par le méthane.
La Chine représentait 46 % de la production mondiale de charbon en 2020, et plus de 3 200 mines de charbon dans le pays présentaient une teneur élevée en gaz à des niveaux de risque d'explosion.
L'auteur et professeur agrégé adjoint à la Faculté des sciences et technologies de l'Université Charles Darwin (CDU), Niusha Shafiabady, a déclaré que les résultats montraient que sur 10, quatre algorithmes d'apprentissage automatique produisaient les meilleurs résultats.
« La régression linéaire est l'un des algorithmes les plus efficaces, avec de meilleures performances que les autres pour les prévisions à court terme », a déclaré le professeur agrégé Shafiabady.
« Random Forest affiche fréquemment des performances d'erreur statistiquement inférieures et atteint la précision de prédiction la plus élevée. Support Vector Machine fonctionne bien et a un temps de calcul plus court sur de petits ensembles de données, mais nécessitera trop de temps de formation à mesure que la taille de l'ensemble de données augmente.
« Les résultats de cette étude aideront l'industrie minière du charbon à réduire le risque d'accidents tels que les explosions de gaz, à protéger les travailleurs et à améliorer la capacité de prévenir et d'atténuer les catastrophes qui entraîneront des pertes financières en plus des pertes potentielles de vies. »
L’étude a été menée avec l’Université Charles Darwin, l’Université de technologie de Sydney, l’Université catholique australienne, l’Université normale du Shanxi et l’Université centrale du Queensland.
Le professeur agrégé Niusha Shafiabady, qui est également chercheur à la Peter Faber Business School de l'Université catholique australienne, a déclaré que ces résultats avaient de multiples applications.
« Cette méthode fonctionne pour toutes les mines de charbon, et les mêmes principes peuvent s'appliquer à d'autres industries telles que l'aérospatiale, le pétrole et le gaz, l'agriculture et bien d'autres », a-t-elle déclaré.
« Il s'agit d'un exemple d'application où l'IA peut être utilisée pour sauver des vies et atténuer les risques pour la santé et la sécurité. »
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Une étude précédente du professeur agrégé Shafiabady a révélé qu'une meilleure surveillance du vent, de la densité des gaz et des températures dans les mines de charbon peut également contribuer à réduire le risque de catastrophe.
