Wielkie wyzwanie technologiczne w celu znalezienia metali potrzebnych do remontu energetycznego

Popyt na lit, kobalt, grafit i inne materiały akumulatorowe gwałtownie rośnie. Sztuczna inteligencja może pomóc je wykopać.

Kopalnia i huta niklu w Manitobie. Getty

za pomocą

• Maddie Stone strona archiwum

11 sierpnia 2021

W ostatnich tygodniach, każdego dnia, kiedy pozwalała na to pogoda, helikopter zakontraktowany przez KoBold Metals przelatywał nad odległą częścią północnego Quebecu z niezwykłym ładunkiem.

Miedziana cewka o szerokości 115 stóp zwisała z brzucha statku, wysyłając fale elektromagnetyczne do ziemi i tworząc prądy w skałach głęboko pod ziemią. Każdy dobry przewodnik elektryczny wysyłał charakterystyczne sygnały z powrotem do cewki odbiornika, co sugeruje, że skały mogą zawierać cenne złoża niklu i kobaltu – metali używanych w bateriach zasilających telefony komórkowe, laptopy i samochody elektryczne.

Gdy pilot zakończył skanowanie kawałka ziemi — w dobry dzień helikopter przeleci ponad 100 mil — dane zostały przesłane przez satelitę do naukowców KoBold pracujących w biurach oddalonych o tysiące mil. Badacze ci podłączyli nowe dane z ankiet do modeli uczenia maszynowego, co połączyło je z wieloma innymi danymi, które firma zebrała w celu lepszego zrozumienia geologii regionu. Na koniec wprowadzili wszystkie te informacje do systemu sztucznej inteligencji, opracowanego przez KoBold we współpracy z Uniwersytetem Stanforda. System czerpie z ogromnej mocy obliczeniowej, aby doradzać zespołowi w wyborze najlepszych miejsc do przeprowadzenia dalszych badań.

Korzystając z tego zestawu zaawansowanych technologicznie narzędzi programowych, firma zajmująca się poszukiwaniem minerałów z siedzibą w San Francisco, wspierana przez Billa Gatesa i Jeffa Bezosa, może zmieniać swoje plany badań powietrznych z dnia na dzień, aby szybciej docierać do obiecujących miejsc do odwiertów.

Jest to dalekie od tego, jak geolodzy tradycyjnie polowali na złoża mineralne, co sprowadza się do zbierania danych terenowych i analizowania ich po zakończeniu sezonu poszukiwawczego.

Tam, gdzie konwencjonalne metody opierały się całkowicie na ludzkiej interpretacji, obecnie nauka o danych i uczenie maszynowe są twarzowy większa część wysiłku, aby znaleźć kolejną wielką wypłatę pod ziemią. Uznając, że metale stanowiące podstawę nowoczesnych technologii są coraz trudniejsze do znalezienia w sektorze czystej energii apetyt dla nich rośnie wykładniczo , inwestorzy z Doliny Krzemowej obstawiają, że firmy takie jak KoBold mogą pomóc biznesowi wydobywczemu nadążyć, przyspieszając odkrywanie nowych rud i obniżając jego koszty.

Niezależnie od tego, czy to przeczucie jest słuszne, eksperci twierdzą, że zaangażowanie najważniejszych postaci z branży technologicznej może zwrócić uwagę na brak inwestycji w nowe kopalnie i potencjalnie przyciągnąć potrzebne fundusze dla startupów, które mają nadzieję na pozyskiwanie metali w bardziej ekologiczny i społecznie odpowiedzialny sposób.

Kiedy ludzie myślą o pojazdach elektrycznych, łatwo zapomnieć o surowcach, z których powstają te błyszczące rzeczy, które widzimy w salonie, mówi Kwasi Ampofo , analityk sektora wydobywczego w firmie badawczej BloombergNEF zajmującej się badaniami energii.

Trudniej znaleźć

Oczekuje się, że popyt na metale i minerały, takie jak lit, kobalt, grafit i nikiel, wszystkie wykorzystywane w akumulatorach zasilających pojazdy elektryczne i sieci, wzrost w nadchodzących latach . Maj raport przez Międzynarodową Agencję Energetyczną ustaliła, że ​​wdrażanie technologii czystej energii w tempie niezbędnym do zapobieżenia globalnemu ociepleniu o 2 C zwiększy ponad trzydziestokrotnie zapotrzebowanie na minerały wykorzystywane do magazynowania energii do 2040 roku.

Powiązana historia

Wydobycie 24 godziny na dobę z robotami Firmy wydobywcze wprowadzają na rynek autonomiczne ciężarówki, wiertarki i pociągi, które zwiększą wydajność, ale także zmniejszą zapotrzebowanie na pracowników.

Ale sektor górniczy nie nadąża . Wprowadzenie nowych kopalń do sieci może zająć ponad dekadę, gdy firma zdobędzie prawa i zezwolenia dotyczące minerałów. Odkrycie najlepszego miejsca do wykopania dziury w ziemi może potrwać jeszcze dłużej: z większością łatwych do zidentyfikowania złóż rudy wysokiej jakości już odnalezionych i inwestycjami w poszukiwania spadkowy , coraz trudniej dostrzec nowe złoża mineralne. Powszechnie przyjętą zasadą w tej dziedzinie jest to, że tylko w jednym ze 100 ocenianych miejsc pojawi się złoże, które można z zyskiem eksploatować. Ale niektórzy eksperci uważają, że jest bliższy jednemu na 1000.

Narzędzia do nauki o danych, takie jak uczenie maszynowe, w którym algorytmy są szkolone do przesiewania ogromnych zbiorów danych i wzorców punktowych, mogą znacznie przyspieszyć proces odkrywania. Coraz częściej firmy wydobywcze używają tych systemów do analizy zbiorów danych z geologii, geochemii i geofizyki jednocześnie, w nadziei na wykrycie korelacji, które nie byłyby oczywiste dla człowieka.

Łącząc to podejście z narzędziem decyzyjnym AI opracowanym we Stanford, KoBold obstawia, że ​​może zwiększyć współczynnik odkrywania o współczynnik 20, mówi Josh Goldman , dyrektor ds. technologii firmy. KoBold twierdzi, że podejście to zmniejszy również wpływ poszukiwań na środowisko, ponieważ będzie oznaczać mniej zmarnowanych otworów wiertniczych w ziemi.

w odróżnieniu kilka inny Firmy zajmujące się nauką o danych, które koncentrują się na wydobywaniu, KoBold nie sprzedaje usługi. Zamiast tego opracowuje narzędzia programowe, które prowadzą własne prace eksploracyjne, co oznacza, że ​​KoBold może decydować, gdzie nastąpi poszukiwanie. I twierdzi, że będzie działać tylko w obszarach, w których może to zrobić w sposób etyczny i przy udziale społeczności.

Pracownicy KoBold w terenie przygotowujący się do badań lotniczych.

KRASNOLUDEK

Chociaż okaże się, czy KoBold może spełnić obietnice dotyczące znacznie lepszych wskaźników odkrywania i czystszych operacji wydobywczych, akcja sprzedażowa odbiła się echem wśród inwestorów. Firma, która została założona w 2018 roku i zatrudnia około dwudziestu naukowców zajmujących się danymi i geologów, zebrała dziesiątki milionów dolarów od Breakthrough Energy Ventures, funduszu technologii klimatycznych, którego inwestorami i zarządem są Bill Gates, Jeff Bezos i Richard Branson członków, a także Andreessen Horowitz , wiodąca firma venture capital w Dolinie Krzemowej. Na początku 2021 r. norweska państwowa firma naftowa Equinor przejęła udziały w KoBold i zobowiązała się do dodatkowego finansowania poprzez swoje ramię venture capital, które inwestuje w firmy działające na rzecz niskoemisyjnej przyszłości.

Zainwestowaliśmy w KoBold Metals, aby pomóc rozwiązać krytyczny problem znalezienia i opracowania ogromnych ilości kluczowych materiałów akumulatorowych potrzebnych do elektryfikacji planety, mówi Carmichael Roberts, który zasiada w komitecie inwestycyjnym w Breakthrough Energy Ventures. Możliwe braki zarówno kobalt, jak i nikiel są spodziewane w ciągu następnej dekady. Wydobycie kobaltu i niklu również łączy burzliwa historia środowiskowy oraz prawa człowieka nadużycia, umieszczanie ciśnienie na głównych firmach technologicznych, aby znaleźć bardziej etyczne źródła.

Firma ma dwa publicznie ujawnione roszczenia górnicze, w: Quebec oraz północne Saskatchewan , gdzie tego lata prowadzi badania terenowe z ziemi i powietrza. Goldman mówi, że pracuje również na trzeciej nieujawnionej nieruchomości w Kanadzie oraz w nieokreślonych lokalizacjach w Zambii i zachodniej Australii.

Jednym z powodów, dla których firma skoncentrowała swoje początkowe wysiłki na Kanadzie, jest to, że naród ten posiada duże ilości danych z badań w domenie publicznej, w tym narracyjne raporty terenowe, przestarzałe mapy geologiczne, dane geochemiczne dotyczące próbek otworów wiertniczych, dane z powietrznych badań magnetycznych i elektromagnetycznych , odczyty lidarowe i zdjęcia satelitarne obejmujące wiele dziesięcioleci eksploracji.

Mamy system, w którym możemy pozyskiwać wszystkie te dane i przechowywać je w standardowych formatach, kontrolować jakość wszystkich danych, umożliwiać ich przeszukiwanie i programowo uzyskiwać do nich dostęp – mówi Goldman.

Tempo high-tech

Po skompilowaniu wszystkich dostępnych informacji dla witryny zespół KoBold bada dane za pomocą uczenia maszynowego. Firma może na przykład zbudować model do przewidywania, które części złóż rudy mają najwyższe stężenie kobaltu lub stworzyć nową mapę geologiczną regionu, pokazującą wszystkie rodzaje skał i struktury uskoków. Goldman mówi, że może dodawać nowe dane do tych modeli w miarę ich gromadzenia, umożliwiając KoBold adaptacyjną zmianę strategii eksploracji niemal w czasie rzeczywistym.

Kanada udostępnia publicznie zbiory danych i inne informacje, takie jak wygenerowany lidarem obraz Saskatchewan.

RZĄD KANADY

KoBold wykorzystał już spostrzeżenia z modeli uczenia maszynowego, aby przejąć swoje kanadyjskie roszczenia dotyczące górnictwa i rozwijać swoje programy terenowe. Jego partnerstwo ze Stanford’s Centrum Prognozowania Zasobów Ziemi , który jest realizowany od lutego, dodaje do zestawu dodatkową warstwę analityczną w postaci agenta decyzyjnego AI, który może nakreślić cały plan eksploracji.

Geolog ze Stanford, Jef Caers, który nadzoruje współpracę, wyjaśnia, że ​​ten cyfrowy decydent określa ilościowo niepewność w wynikach modelu KoBold, a następnie opracowuje plan gromadzenia danych, aby kolejno zmniejszać tę niepewność. Podobnie jak szachista, który próbuje wygrać partię w jak najmniejszej liczbie ruchów, sztuczna inteligencja będzie dążyć do pomocy KoBoldowi w podjęciu decyzji dotyczącej potencjalnego kandydata przy minimalnym zmarnowanym wysiłku — niezależnie od tego, czy jest to decyzja o wierceniu w określonym miejscu, czy o odejściu.

Guy Desharnais , geolog poszukiwawczy, który: ma pisemny i wykładał o aplikacjach eksploracyjnych do uczenia maszynowego, mówi, że używanie tego rodzaju narzędzi do kompilowania i analizowania wielu zestawów danych jednocześnie ma ogromną wartość. Ale Desharnais ostrzega również, że istnieje wiele zastrzeżeń dotyczących tego, czy uczenie maszynowe może dokonywać intuicyjnych skoków lub inteligentnych decyzji.

Dane geologiczne są często bardzo niejednolite zarówno w przestrzeni, jak i w czasie, a ta niejednolitość, wraz z niespójną jakością danych, może powodować, że modele zaczepiają się o fałszywe sygnały lub wyciągają nieprawidłowe wnioski. Co więcej, ponieważ wysokiej jakości rudy są rzadkie, geolodzy często nie mają wielu pozytywnych przykładów tego, czego szukają, aby wytrenować algorytm wykrywania podobnych.

Pod koniec dnia prawdziwą pracą w poszukiwaniu złoża będzie ludzki geolog, który użyje tych narzędzi, aby zwiększyć ich możliwości, mówi Desharnais.

Może być trudno stwierdzić, czy uczenie maszynowe lub inne narzędzia sztucznej inteligencji pomagają ludziom odkrywać rzeczy, których sami nie znaleźliby, mówi Holly Bridgwater , geolog ds. eksploracji w Unearthed, australijskiej organizacji, która organizuje hackathony i inne działania promujące innowacje w sektorze zasobów. Bridgwater wyjaśnia, że ​​tylko kilka wybranych potencjalnych celów wydobywczych jest kiedykolwiek testowanych, ponieważ proces ten jest tak kosztowny. Twierdzi, że uzyskanie pozytywnego sprzężenia zwrotnego na temat tego, co faktycznie działa, jest wyzwaniem.

Ale chociaż Bridgwater podejrzewa, że ​​KoBold będzie trudno udowodnić, że jej narzędzia faktycznie poprawiają wskaźniki odkrywania minerałów dwudziestokrotnie, uważa, że ​​cel firmy był rozsądny. Uważam, że jest to bardzo prawdopodobne, mówi, ponieważ nasz wskaźnik trafień jest tak zły.

Ampofo, analityk ds. wydobycia BloombergNEF, twierdzi, że symbolika dobrze finansowanego startu technologicznego wkraczającego do przestrzeni wydobywczej może być ważniejsza niż jakikolwiek metal akumulatorowy, który odkrywa KoBold.

Desharnais zgadza się.

Myślę, że największy wpływ, jaki będzie miała firma taka jak KoBold, to zwrócenie uwagi na brak inwestycji – mówi. Będą mogli zebrać pieniądze w źródłach, z których inni ludzie nie zebrali pieniędzy — aby wydobyć nowe dane lub zaktualizować stare dane i faktycznie znaleźć nowe rzeczy.