בתחום מכונות הכרייה, הטכנולוגיה הקשה ביותר לפרוץ היא "פעולה משותפת מלאה-לא מאוישת של מוקשים" בתוך מערכות חכמות. האתגר המרכזי טמון בהשגת שיתוף פעולה אוטונומי בין מכשירים מרובים ומימוש תהליך קבלת החלטות-סגורות-במעגל סגור עבור סביבות מורכבות.
ניתוח אתגרים טכניים
קושי בשילוב מערכות הטרוגניות מרובות-מקורות: ציוד כרייה מגיע מיצרנים שונים, עם פרוטוקולי תקשורת וממשקי בקרה לא עקביים, מה שהופך-תזמון שיתופי בזמן אמת של מחפרים, משאיות כרייה, תחנות ריסוק וציוד חוצה מותגים אחר-למורכב ביותר.
תפיסה מוגבלת בסביבות קיצוניות: תנאי עבודה קשים במכרות תת-קרקעיים או ב-בור פתוח (כגון אבק, טמפרטורות גבוהות ורעידות) משפיעים קשות על הדיוק של חיישנים כגון לידר ומצלמות, מה שמוביל למודלים סביבתיים מעוותים ומשפיעים על הפעולה הבטוחה של מערכות בלתי מאוישות.
דרישות אמינות גבוהות במיוחד עבור החלטות בינה מלאכותית-: הערכות מוטעות (כגון תכנון שגוי של נתיבים או כשלים בהימנעות ממכשולים) עלולות להוביל לתאונות בטיחות גדולות. נכון לעכשיו, לאלגוריתמי AI עדיין אין יכולת הכללה מספקת ב"תרחישי זנב ארוך-" (מצבים נדירים אך מסוכנים).
בעיית ממגורות הנתונים בולטת: נתונים ממערכות ייצור, בטיחות, תפעול ותחזוקה מפוזרים, מה שמקשה על בניית בסיס דיגיטלי מאוחד ומגביל את יכולות האופטימיזציה הכוללות של מערכות חכמות.
