Freeport-McMoRan与IBM Watson合作，开发了专门的机器学习模型。这些模型能够预测矿石在不同处理阶段的行为。

使用监督学习和非监督学习技术，模型能够识别和适应不同类型矿石的处理需求。

在模型开发之前，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、特征选择等。

通过特征工程提取出对预测结果有显著影响的特征，提高模型的预测准确性。

使用历史数据对模型进行训练，并通过交叉验证和测试数据集来评估模型性能。

确保模型能够在不同矿石条件下保持高预测准确性，并具备良好的泛化能力。

系统通过物联网设备和传感器，实时监控矿石处理的各个阶段。

实时数据被持续传输到AI系统，以进行动态分析。

AI模型与矿山的控制系统集成，能够根据预测结果自动调整处理参数，如磨矿速度、浮选剂添加量等。

实时调整确保在处理过程中始终保持最佳操作条件，以最大化金属回收率。

系统建立了闭环反馈机制，实时监测和调整过程中生成的数据被用于不断优化AI模型。

通过反馈回路，系统能够快速响应矿石条件的变化，提高操作的灵活性和适应性。