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。

“因为了解过煤矿采空区坍塌的事故，我们想让AI与无人机结合，实现自动监测，提前预测塌陷地震的发生。”

     我是来自西安电子科技大学的龙双星，控制科学与工程专业，很荣幸有机会参加第一届全国矿山AI大模型大赛。

     大学本科期间，学校组织我们来到某煤矿实习，我深刻体会到了煤矿工人的艰苦。我所看到的井下矿工们，每人肩膀扛上百斤的U型钢和溜子板，从巷道徒步搬运到几百米甚至上千米远的工作面。因为该煤矿的辅助运输工具不足，大多都需要人工搬运，劳动强度可想而知，而且他们随时面临着各种安全风险。同时，在了解到过去矿井发生的各种重大事故后，我们更加坚定了帮助矿山实现安全、绿色高效开采的决心。

     在一个偶然的机会，我们发现煤矿采空区坍塌事故时常困扰着周边的老百姓。根据陕西地震信息网数据，从2010年到2016年不到7年的时间里，榆林共计发生塌陷地震70多次，震级大多都在2.5级以上，严重破坏了当地环境和建筑并威胁人民群众的生命安全。煤矿采空区地震发生是有迹可循的，比如，地面出现某种有规律的裂缝。过去可以通过航拍，然后人工识别这种裂缝。

    显然，这种方式效率非常低，效果也不理想。我们想能否让AI与无人机结合，实现自动监测和识别，提前预测塌陷地震的发生？

     其实，在确定这个选题时，我和四个大二的队员都是非煤矿专业，矿山专业知识有所欠缺，担心选题不符合实际生产需求。但是，在搜集调研了大量矿山资料，并和神东等煤炭企业沟通后，发现我们的方向是对的。同时，西电在人工智能、无人机方向有丰富的技术积累，指导老师、科研设施等都能充分满足我们的研发需求。我们最终才启动了“天空之眼”智能煤矿采空区地裂缝检测预警的项目。

     由于疫情的影响，现场收集数据十分困难，我们仅仅利用采集的145张图片就开始了大模型的训练。本以为有效数据太少，我们很担忧训练的结果！但在同等数据集的实验中，华为矿山AI大模型较其他同类模型的平均精度提高了7%，达到让我们的项目实现替代人工监测的目标。

       本次比赛聚焦于煤矿行业诸多场景，对于促进实现矿山“安全、少人无人、绿色高效”的目标意义重大。我们将进一步完成无人机平台的ATLAS 2000硬件平台的部署，与神东、中煤等企业合作推广应用地裂缝或其他危险源的实时检测，实现早发现早治理，推动智慧矿山技术的普及应用。