AI はより速く、より破壊性の低い鉱物採掘のレシピとなる可能性

プラトン再発行

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もっと、もっと、もっと金属採掘は、2023 年最大のクリーンエネルギーミームの XNUMX つです。

その理由は簡単です。の重要なミネラルの必要性化石燃料からの経済移行を推進するのは、爆発。これは私の心を驚かせるデータポイントです。風力発電や太陽光発電の蓄電部品はもちろん、電気自動車に動力を供給するバッテリーにとって重要なリチウムの需要は、ある調査によると、過去5年間で3倍に増加しました。先週の報告をする国際エネルギー機関による。一方、コバルトとニッケルに対する需要も二桁の割合で増加しています。

そのため、人々は「無謀鉱山会社による探査と開発、特に先住民族の領土と自然のままの深海底での探査と開発。

つい先週、エド・ケース下院議員（民主党、ハワイ州）が紹介した。 2つの議会措置これは、ほとんど未調査の生態系に手を加えることで起こり得る影響を慎重に研究できるようになるまで、深海採掘からアメリカの海域を守ることになるだろう。

この法案はまた、米国企業が公海上でこうした活動に従事することを禁止し、米国に対し、これらの海景を規制する責任を負う国際海底当局が公海での活動を停止するまでの支援を義務付ける内容となっている。一緒に行動することができますそして、これらの取り組みを管理するいくつかの規則を可決します。

ネタバレ: 組織はいくつかの期限を超過しました。これは、一部の鉱山会社にとってはほとんど関心がありません。行くのは珍しい、ルールがない場合。私には新時代の海賊行為のように聞こえますが、その被害は最大10万種の海洋生物が生息する生態系に壊滅的な影響を与える可能性があります。

「海底採掘は、機能的にはストリップマイニングと同等の、海底の海山を切り取る方法を含む、多くの破壊的な形態を取る可能性がある」とケース氏は法案発表の際に述べた。

とにかく、海洋生態系を保護し、従来の採掘方法に伴う一種の劣化を回避しながら、鉱物に飢えたEV会社、風力発電や太陽光発電の開発者の食欲を満たすにはどうすればよいでしょうか?

AIが助けてくれる？

あらゆるものの AI 化がそのレシピの一部となる可能性があります。この場合、人工知能は人間がリチウム、コバルト、銅、ニッケルなどの物質の新しい供給源をより迅速に、そして理論的には従来の方法よりも少ない環境破壊で見つけるのに役立つ可能性がある。

これは、気候変動技術に対する資金調達環境が冷え込んでいるにもかかわらず、最近見事なベンチャーラウンドを終了させたスタートアップ3社からのメッセージだ。最大の注入が行われたのは、コボールド・メタルズカリフォルニア州バークレーの政府機関は195月下旬、T・ロウ・プライス率いるブレークスルー・エナジー・ベンチャーズや鉱山大手BHPと複合企業三菱のベンチャー部門を含むXNUMX億XNUMX万ドルの支援を明らかにした。

他の 2 社は初期段階のベンチャーです。地質AI アルバータ州カルガリーのブレークスルー・エナジー投資でもある。それは明らかにした 20万ドルのシリーズAラウンド 6月下旬に。ボストンを拠点とする VerAI の発見が明らかにシリーズAで12万ドルを注入遡ること3月上旬。また、T. Rowe Price のほか、Orion Resource Partners、Chrysalix Venture Capital、Blumberg Capital も投資家として数えられています。

AIはそれと何の関係があるのでしょうか？

各新興企業は、鉱山会社が隠された鉱床を発見できるよう支援することを目的として、AI を使用して探査に取り組んでいます。しかし、それらはすべてユニークなひねりを加えています。

CEO兼共同創設者のYair Frastai氏によると、VerAIのモデルはすべて分析に関するものであり、「物理空間ではなくデータ空間での検索」に関するものだという。同氏は声明で、「残存する鉱床の大部分が急速に覆われた地形の下に隠されているため、採掘に関してはもはや『簡単な』発見はない」と述べた。「歴史的に、覆われた地形は人間の探査技術に挑戦しており、膨大な範囲の機会が失われていることを意味します。」

同社は AI を使用して鉱物が存在する場所を特定します。特に、リチウム、コバルト、ニッケル、銅、亜鉛、金、銀、モリブデンに焦点を当てています。次に、探索、発見、抽出を実行するパートナーを見つけます。これまでのところ、アリゾナ、チリ、ネバダ、オンタリオ、ペルーにある可能性のある資産に焦点を当てています。

「はるかに高い成功率で責任ある探査を実現できる」とフラスタイ氏は語った。同氏は、VerAI により探査期間を 3 ～ 5 年から 250,000 か月に短縮できると同時に、コストを XNUMX 万ドルから XNUMX 万ドルから XNUMX 万ドルに削減できると主張しています。

KoBold も同様に、主に機械学習と科学データを使用して探索の可能性を絞り込む分析会社です。その技術は、関心のあるプロジェクトにのみ使用されます。同社はザンビアのチリラボンブエ地区で積極的に活動しており、最近では豊富なミンゴンバ鉱床のライセンスを取得した。

データによると、この遺跡には高品位の銅が 3.64 パーセント含まれているのに対し、世界的に開発中の銅の平均は 0.39 パーセントです。グレードが高くなるほど、プロセスで抽出する必要がある岩石の量が少なくなります。

これまでのところ、KoBold は銅、コバルト、リチウム、ニッケルに関連する 50 の探査「特性」に取り組んでいます。同社は、ミンゴンバの場所を「稼働可能な鉱山」に変えるには少なくとも 850,000 年かかると見積もっている。しかし、それはこの地域にとって大きな恩恵となる可能性があり、同国の年間生産量約3万トンからXNUMX年以内にXNUMX万トン以上に成長するのに役立つとのことだ。 KoBold のプレスリリース.

GeologicAI のアプローチは、AI と、ハイパースペクトルデータ、センサー、高解像度イメージング、蛍光 X 線を使用して岩石サンプルを検査する「ロボット地質学者」を組み合わせたもので、本質的にサンプルを使用して堆積物のデジタル「ツイン」を作成します。その使命は、人文地質学者が現場で掘削されたコアから手動技術を使用するよりも迅速にデータを収集できるようにすることです。

ブレークスルー・エナジーの投資委員会のビジネスリーダー、カーマイケル・ロバーツ氏は、銅、ニッケル、コバルト、リチウムなどの鉱物の量を増やす必要性が同社の持続可能な採掘のためのAIへの関心を高めていると述べた。「GeologicAI のマルチセンサーコアスキャニングロボットと AI 支援分析は強力な組み合わせであり、そのテクノロジーが主要な鉱物の発見と回収を大幅に加速すると信じています。」と彼は言いました。

より持続可能な採掘に向けて移行する手段として、どの大手鉱山会社が AI に取り組んでいますか?可能性のあるケーススタディ、探索のためのヒント、アイデアを次の宛先に送信してください。 .