Boston Dynamicsの四足歩行ロボットSpotは、ユタ州モアブ近郊にあるMariana MineralsのCopper One施設に配備された。運営側は、この導入によって世界初の自律鉱山の運用にさらに近づくとしている。銅需要は、電気自動車の製造、再生可能エネルギーインフラ、送電網の近代化を背景に高まっており、生産者にはコストと安全性を管理しながら生産量を拡大する圧力がかかっている。

Mariana MineralsはSpotを使い、定常的な点検業務を自動化している。ロボット搭載のセンサーには、熱画像、カメラ、音響機能が含まれ、これらを通じてデータを収集する。この導入は、鉱山会社がワークフローにより多くの体現型AIを取り入れようとする中で、より予測的な運用の基盤を築くことも期待されている。

Marianaはすでに、掘削用の自動ドリルや、鉱石を処理工程へ運ぶロボット運搬トラックを運用しており、施設全体を追跡・制御するAI対応プラットフォーム「MarianaOS」が全体を連携している。Rio TintoやBHPを含む大手鉱山事業者も、オーストラリアなどで自律運搬や掘削のシステムに投資してきたが、Marianaが掲げる、点検、採掘、搬送を含む完全統合型の自律鉱山という構想は、現在この分野で主流の車両自動化導入より一歩進んだものだ。Spotの役割は、従来は時間のかかる手作業中心の現場点検業務を担うことにある。同社は、こうした業務を自動化することで、従業員がより複雑な保守や最適化業務に集中できるとしている。

「Spotについて私たちが考えているのは、人をどのようにして、より付加価値の高い業務に振り向けられるかということです」と、Mariana Mineralsの共同創業者兼CTOであるJuan Lozano氏はAI Businessに語った。「それによって、チームはより価値を生み出せる仕事に集中できます」

「このプラットフォームの柔軟性と高度なセンシング能力の組み合わせに魅力を感じました」と同氏は付け加えた。

なぜ点検が出発点なのか

Copper Oneでは以前、人のオペレーターが施設内を歩いて点検を行っていた。敷地が10,000エーカーに及ぶという業務の規模と、反復的な性質が、自動化の自然な対象になったとLozano氏は説明した。

「良好に稼働している精製所では、点検の99%は、すべてが想定どおりに動いていることを確認するものです」と同氏は述べた。「つまり、定義上、予想していないものを見つけようとしているわけです。そのため、特に1日に何度も点検を繰り返す場合、毎回同じレベルの運用規律を維持するのは難しくなります」

Spotのマルチセンサー方式は、この課題に対応する。熱画像、カメラ、音響センシングを組み合わせ、設備の摩耗、振動、温度変化を検知し、保守上の問題を示す可能性のある兆候を見つける。Spotはこれまでにも、沖合の石油・ガス施設、原子力発電施設、建設現場など、危険な環境への人の曝露を減らすことが重要な幅広い産業環境に導入されてきた。

マサチューセッツ州ウォルサムに本社を置くBoston Dynamicsの副社長兼ゼネラルマネジャー、Marco Da Silva氏は、この導入は鉱山ロボティクスの広い潮流を反映しているが、重要な違いがあると述べた。

「鉱山分野では移動型ロボティクスへの関心が非常に高く、鉱山の切羽や堆積ダムの点検に焦点が当てられることが多いです」と同氏は述べ、これは鉱山廃棄物を保持するための人工構造物だと説明した。「この導入が興味深いのは、Spotの中核的な点検能力を、モーターやポンプの確認、熱画像と可視画像による点検に適用しており、それが多くの産業に応用できる形になっている点です」

Spotが銅精製施設の点検で効果を示せば、Boston Dynamicsはこのロボットにさらに別の用途を重ねていくことができるとDa Silva氏は述べた。

予知保全に向けた取り組み

Marianaは、この導入を単なる人件費削減にとどまらず、より賢く予測的な運用の基盤になるものと見ている。現在、Spotが異常を検知すると、警報はまだ人に送られて評価される。Lozano氏によれば、目標は自動警報を実現し、検知された問題を過去に必要だった修復方法と自動的に照合し、人の介入なしに対応できるようにすることだ。

さらにMarianaは、Spotのデータを現場について既に把握している他の情報と照合し、より完全な運用像を構築したい考えだ。

「自律の第一段階は、単調な作業を取り除き、それをしていた人が別のことに集中できるようにすることです」とLozano氏は述べた。「私たちが本当に期待しているのは、そのデータセットを構築し、それを使って、反応的ではなく、より予測的かつ予防的な行動を取ることです」

ただし、その実現には信頼が必要だ。Mariana Mineralsでは、さらに予測機能を追加する前に、誤検知を減らし、警報の精度をできるだけ高めることに注力しているとLozano氏は述べた。Da Silva氏もBoston Dynamics側から同様の見方を示した。

「当面の重点は、ロボットが出す自動警報への信頼を顧客が築けるよう支援し、そのしきい値を自動的に特定できるシステムを開発することです」とDa Silva氏は述べた。「Spotが標準で提供できる価値を拡大するにはまだロードマップがありますが、点検プロセスのさらなる自動化によって、導入はより迅速になり、価値提供も早まります」

将来的には、Marianaは建設現場でのSpotの活用も検討しているという。特に、化学精製施設や鉱物処理施設のような大規模で統合された現場を想定している。

「こうした施設には、配線、配管、ケーブル配索など多くのインフラが必要です」と同氏は述べた。「そのため、視覚、熱、音響のセンサーシステムを使って現場を継続的に歩き回り、現地で何が起きているのか、どのように起きているのかについての3D理解をリアルタイムで更新していくことは、非常に重要です」

Da Silva氏は、Boston Dynamicsは用途が鉱業にとどまらないと見ていると述べた。Spotはすでに現場を歩いているため、たとえば警備員のように、安全上の危険をEHS（環境・健康・安全）チームに知らせるなど、他の関係者向けのデータ収集ツールとしても機能しうる。そうした役割は、ロボットアームに適した操作作業や、将来的に二足歩行ロボットが担うかもしれない保守作業とは別のものだという。

「私たちは、遠隔地で危険で、時には単調な現場をどう管理していくかという未来に目を向けている、こうしたパートナーと引き続き協力していきたいと考えています」と同氏は述べた。