【AI创新者】

首届矿山AI大模型大赛正式进入选手角逐的阶段。大赛在华为AI大模型平台之上，让矿山与AI技术人才走到一起，迸发出灿烂的火花，现在我们将陆续把有意思的选手、精彩的案例逐一揭秘。

“因为我们团队亲身深入950米以下矿井，真正看到煤矿井下作业环境，所以想借助智能AI岩性图像识别，实现精细化、定量化装药，提高安全性并降低成本，实现矿山数字化精细爆破作业。”

我是来自辽宁工程技术大学矿业工程专业的杨红霞，很荣幸有机会参加第一届全国矿山AI大模型大赛。

今年暑假期间，我们每天头戴安全帽，身穿厚重矿工服，脚踩防砸工作靴，深入950米以下矿井，与一线工人协作共同完成科研实验。这样每周连续长时间的工作强度，加上地下恶劣、狭窄、潮湿的工作空间，让我们深刻的意识到井下工作的不易。一旦出现爆破受阻情况，遇到停水停电，设备维修等问题，更是难上加难。

如何保障煤矿有序生产作业，通过科学、合理的分析识别岩性，实现定量化、精细化装药，进而实现精准爆破？这是亟待解决的问题。

在比赛的开始阶段，由于大家专业不同，对煤炭行业的认识程度也有所差异，所以前期工作进程较慢。但也恰恰是因为思维思路的丰富，拓宽了我们对极端场景的设定范围。由于导师此前研究过智能岩性识别相关课题，所以随着团队的默契度上升，对平台应用的熟练度提高，后期的进程非常顺利。

面对煤矿井下工作环境受限、普通钻机无法实时识别岩性，以及矿产资源勘探难的问题，我们团队借助华为矿山AI大模型通过对训练集进行岩性划分；对不同环境下的岩性做分类处理；加入一些具有对抗性的岩性图片；层层迭代的四大环节训练，实现了智能岩性识别。方案不仅能迅速、准确识别孔内岩性类型及其分布，为爆破装药设计提供科学依据，而且还能在勘探中描绘特定地质信息，减轻人工识别压力，提高识别准确率与工作效率。

在成功完成岩性图片模型训练、测试和系统构建后，我们团队非常兴奋，希望未来能够见证系统从实验室走向现实，通过准确批量完成不同环境下的岩性识别，实现智能矿山的少人化、无人化发展，与其他参赛队共同研发出更智能的方案，助力智慧矿山的快速发展。