Descoperirea valorilor ascunse: cum tehnologia identifică zăcăminte de miliarde

De-a lungul anului trecut, numeroase startup-uri au început să utilizeze tehnologia AI pentru a localiza zone cu resurse minerale esențiale. Ce rol joacă Inteligența Artificială în această cursă pentru descoperirea mineralelor utile și valoroase și care sunt avantajele sale în prospecțiunile geologice?

Tehnologia care redefinește harta resurselor globiale

Bateriile vehiculelor electrice, turbinele eoliene și sistemele avansate de apărare din întreaga lume sunt realizate din cantități considerabile de materii prime precum cobalt, cupru, litiu, nichel și alte elemente rare. Căutarea și valorificarea acestor resurse reprezintă o provocare majoră, iar inovațiile în tehnologia AI sunt esențiale în acest proces.

De asemenea, există o componentă geopolitică, având în vedere că China deține cantități enorme de minerale esențiale, iar Statele Unite își propun să reducă dependența de lanțurile de aprovizionare controlate de Beijing, precum și să finalizeze un acord controversat pentru minerale cu Ucraina.

În vara anului 2024, un startup denumit KoBold a anunțat descoperirea în Zambia a unui dintre cele mai mari zăcăminte de cupru identificate în ultimul deceniu.

KoBold Metals este recunoscută pentru acest proiect din zona Copperbelt (Zambia), o regiune cunoscută pentru rezervele sale de cupru. În 2022, compania a estimat că zăcământul conține 247 de milioane de tone de minereu, având o concentrație medie de 3,6% cupru, ceea ce este considerat de înaltă calitate.

În februarie 2024, directorul companiei a declarat că mina Mingomba ar putea deveni „una dintre cele mai bogate mine subterane din lume”, datorită minereurilor ce conțin aproximativ 5% cupru, conform unui articol din Foreign Policy.

Această descoperire a fost apreciată și de președintele Zambiei, Hakainde Hichilema, care a menționat că mina are potențialul de a deveni una dintre cele mai mari din lume. KoBold deține peste 60 de proiecte pe patru continente și a investit în jur de 100 de milioane de dolari în cercetare și dezvoltare în 2023.

Exploatarea mineralelor implică analiza unor volume imense de date, iar tehnologia AI excelează în acest domeniu, accelerând activitățile de geochimie, mineralogie, geofizică și teledetecție.

EarthAI și perspectivele de eficiență

Într-un alt exemplu, startup-ul Earth AI a anunțat recent, conform TechCrunch, descoperirea de zăcăminte promițătoare de minerale critice în zone din Australia care au fost neglijate de alte companii miniere vreme de decenii.

Earth AI a identificat zăcăminte de cupru, cobalt și aur în provincia Northern Territory din Australia, precum și argint, molibden și staniu într-o altă zonă din New South Wales. Aici se poate consulta comunicatul companiei.

Algoritmii dezvoltați de Earth AI sunt programați să analizeze rapid și eficient suprafețe extinse pentru a identifica zăcăminte, care altfel ar fi fost omise.

Un aspect interesant este că Earth AI a decis să dezvolte echipamente proprii de foraj pentru a valida promisiunile software-ului său în privința locațiilor identificate. Compania a atras recent 20 de milioane de dolari în urma unei runde de finanțare în ianuarie 2025.

Tehnologia AI nu este utilizată doar de startup-uri, ci și de mari companii din industrie, cum ar fi Rio Tinto.

Impactul AI în explorarea mineralelor rare

Pe scurt, tehnologia AI poate accelera descoperirea resurselor minerale critice, reducând costurile și impactul asupra mediului.

Inteligența Artificială este din ce în ce mai folosită pentru descoperirea zăcămintelor de minerale esențiale, având un avantaj considerabil în analiza datelor geologice și geofizice. AI-ul poate identifica tipare care indică prezența mineralelor critice, iar algoritmii de învățare automată pot detecta anomalii magnetice, gravitaționale sau electromagnetice asociate cu zăcămintele minerale.

În plus, modelele de AI pot compara datele din zone cunoscute cu rezerve minerale pentru a estima unde ar putea exista noi zăcăminte. Aceste „hărți predictive” pot orienta geologii către zone cu potențial crescut.

AI-ul este de asemenea capabil să analizeze imagini satelitare și date din drone pentru a identifica caracteristici geologice asociate cu mineralele critice. Algoritmi avansați pot crea, de asemenea, modele 3D ale structurii subterane, ceea ce permite estimarea mai precisă a dimensiunii și compoziției unui zăcământ. Aceasta reduce necesitatea forajelor neproductive și minimizează risipa de resurse.

Revista The Economist aduce în discuție câteva exemple, implicând Freeport-McMoRan, o companie minieră specializată în cupru, care utilizează senzori montați pe echipamente pentru a colecta date în timp real privind calitatea minereului extras, precum și viteza și performanța operațiunilor. Aceste date sunt integrate în modele AI care optimizează activitatea echipamentului.

Nu numai companiile miniere îndreaptă eforturile către tehnologie. US Geological Survey (USGS) și DARPA (Agenția pentru Proiecte de Cercetare Avansată în Apărare a SUA) au inițiat un proiect pentru dezvoltarea unor instrumente AI menite să colecteze și să evalueze datele despre mineralele critice.

Această inițiativă include extragerea datelor geospațiale dintr-o diversitate de surse, inclusiv din 100.000 de hărți vechi și studii geologice, precum și cartografierea mineralelor prin metode de georeferențiere.

Aceste avansuri au condus la accelerarea proceselor de cartografiere geologică, procese ce ar fi fost realizate în mare parte manual, în absența acestor tehnologii moderne.

După ce sunt colectate, integrate și organizate diverse seturi de date geostiințifice, cercetătorii aplică tehnici de „machine learning” pentru a identifica modele, a prooroca și a estima unde ar putea fi găsite mineralele în solurile din SUA.

Sursa foto: Dreamstime.com