Comorile de miliarde pe care tehnologia le găsește mai repede
Mai multe startup-uri au anunțat în ultimul an că folosesc tehnologii AI pentru a depista zone unde se găsesc zăcăminte de minerale esențiale. Cum contribuie Inteligența Artificială la această „goană” după minerale utile și valoroase și care sunt marile atuuri ale acesteia când este folosită pentru prospecțiuni geologice?
Cum descoperă tehnologia zăcămintele care pot schimba harta resurselor lumii
Bateriile mașinilor electrice, turbinele eoliene și sistemele avansate de armament din întreaga lume sunt construite folosind cantități uriașe de materii prime precum cobalt, cupru, litiu, nichel și alte elemente rare. Marea miză este de a găsi și exploata aceste materii, iar o serie de metode puse la dispoziție de tehnologiile noi de AI par să schimbe situația.
Este și o miză de geopolitică, într-o lume în care China deține resurse uriașe de minerale esențiale, iar SUA vrea cu orice preț să-și reducă dependența de lanțul de aprovizionare cu minerale controlat de Beijing și este pe listă și controversat semnare a unui acord pentru minerale în Ucraina.
În vara lui 2024, un startup numit KoBold anunța că a descoperit în Zambia unul dintre cele mai mari zăcăminte de cupru găsite oriunde în lume în ultimul deceniu.
KoBold Metals este faimos pentru acest proiect din regiunea Copperbelt (Zambia), o zonă renumită pentru rezervele sale de cupru. În 2022, compania a estimat că depozitul ar conține 247 de milioane de tone de minereu, cu o concentrație medie de 3,6% cupru, considerată de înaltă calitate.
În februarie 2024, șeful companiei a anunțat că Mingomba ar putea deveni „una dintre cele mai bogate mine subterane din lume”, având minereuri cu un conținut de aproximativ 5% cupru, se scrie într-un articol publicat de Foreign Policy.
Această descoperire a fost salutată și de președintele Zambiei, Hakainde Hichilema, care a declarat că mina ar putea deveni una dintre cele mai mari din lume. Compania are peste 60 de proiecte pe patru continente și susține că a investit aproximativ 100 de milioane de dolari în cercetare și dezvoltare în 2023.
Un proiect tipic de explorare minieră înseamnă analizarea unui volum uriaș de date, iar AI-ul exact la asta este foarte bun, așa că se pot accelera multe dintre activitățile legate de geochimie, mineralogie, geofizică și teledetecție.
EarthAI și promisiunea eficienței
Recent, un alt startup, denumit Earth AI, a anunțat, citat de TechCrunch, depistarea de zăcăminte promițătoare de minerale critice în zone din Australia pe care alte companii miniere le-au ignorat timp de decenii.
Earth AI a identificat zăcăminte de cupru, cobalt și aur în provincia australiană Northern Territory, precum și argint, molibden și staniu într-o altă zonă din New South Wales, tot în Australia. Aici este comunicatul companiei.
Algoritmii Earth AI sunt antrenați să scaneze rapid și eficient suprafețe vaste pentru a găsi zăcăminte care altfel ar fi fost ignorate, spun cei de la companie.
Interesant este că Earth AI a decis să își dezvolte propriul echipament de foraj pentru a demonstra că locațiile identificate sunt la fel de promițătoare precum indica software-ul său. În cea mai recentă rundă de finanțare, Earth AI a obținut 20 de milioane de dolari în ianuarie 2025.
Nu doar companii mai mici testează tehnologii de AI în minerit, ci și giganții din domeniu, cum ar fi Rio Tinto.
Cum ajută AI-ul în goana după minerale rare
Foarte pe scurt, AI-ul poate grăbi procesul de descoperire a unor resurse minerale critice, reducând costurile, dar și impactul asupra mediului.
Inteligența Artificială este folosită din ce în ce mai mult pentru a descoperi zăcăminte de minerale esențiale, iar un mare plus se vede la analiza datelor geologice și geofizice. AI-ul poate identifica modele care indică prezența mineralelor critice, iar algoritmii de învățare automată pot detecta anomalii magnetice, gravitaționale sau electromagnetice asociate cu zăcămintele minerale.
Mai mult, modelele de AI pot compara datele din zone cunoscute că au rezerve minerale și pot estima unde ar putea exista noi zăcăminte. Aceste așa-numite „hărți predictive” pot îndrepta geologii spre zone mai promițătoare.
AI-ul mai este bun la ceva: poate analiza imagini satelitare și date colectate de drone pentru a identifica anumite caracteristici geologice asociate cu mineralele critice. Este important și faptul că algoritmi avansați pot crea modele 3D ale structurii subterane, pentru a estima cu mai mare precizie dimensiunea și compoziția unui zăcământ. Acest lucru reduce forajele inutile și minimizează risipa de resurse.
Publicația The Economist oferă câteva exemple, într-un articol despre viitorul mineritului. Freeport-McMoRan, o companie minieră specializată în cupru, utilizează senzori montați pe camioane, excavatoare și utilaje, pentru a colecta date în timp real, însă nu doar despre calitatea minereului extras, ci și despre viteza operațiunilor și performanța echipamentelor. Aceste informații sunt apoi introduse în modele AI care ghidează utilajele companiei.
Companiile miniere nu sunt singurele care își intensifică eforturile de prospectare prin tehnologie. Serviciul Geologic al Statelor Unite (USGS) și Agenția pentru Proiecte de Cercetare Avansată în Apărare a SUA (DARPA) au lansat un proiect pentru dezvoltarea unor instrumente bazate pe AI care să colecteze și să evalueze calitatea datelor despre minerale critice.
Planul include extragerea datelor geospațiale dintr-o vastă bază de surse, inclusiv din 100.000 de hărți vechi și studii geologice, dar și cartografierea mineralelor prin georeferențiere.
Toate aceste progrese au accelerat procesele de cartografiere geologică, iar fără aceste tehnologii noi ar fi durat mulți ani și ar fi fost realizat în mare parte manual.
După colectarea, integrarea și organizarea diverselor seturi de date geostiințifice, cercetătorii aplică tehnici de „machine learning” pentru a identifica tipare, a face predicții și a estima unde este probabil să se afle minerale în solurile din SUA.
Sursa foto: Dreamstime.com