السعي التكنولوجي الكبير للعثور على المعادن اللازمة لإصلاح الطاقة

يتزايد الطلب على الليثيوم والكوبالت والجرافيت ومواد البطاريات الأخرى. قد يساعد الذكاء الاصطناعي في البحث عنهم.



منظر جوي لحقل الخبث في مصهر النيكل ، طومسون ، مانيتوبا ، كندا

منجم للنيكل ومصهر في مانيتوبا.جيتي

11 أغسطس 2021

في الأسابيع الأخيرة ، في كل يوم سمح فيه الطقس ، حلقت طائرة هليكوبتر تعاقدت مع شركة كوبولد ميتالز فوق جزء بعيد من شمال كيبيك تحمل بعض البضائع غير العادية.





يتدلى ملف نحاسي بعرض 115 قدمًا من بطن المركبة ، يرسل موجات كهرومغناطيسية إلى الأرض ويخلق تيارات في الصخور في أعماق الأرض. أي موصلات كهربائية جيدة ترسل إشارات منبهة إلى ملف المستقبل ، مما يوحي بأن الصخور قد تحتوي على رواسب قيمة من النيكل والكوبالت - المعادن المستخدمة في البطاريات التي تشغل الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة والسيارات الكهربائية.

ما ارتفاع الفضاء

بعد أن انتهى الطيار من مسح قطعة أرض - في يوم جيد ، ستغطي المروحية أكثر من 100 ميل - تم نقل البيانات عبر الأقمار الصناعية إلى علماء كوبولد الذين يعملون في مكاتب على بعد آلاف الأميال. قام هؤلاء الباحثون بتوصيل بيانات المسح الجديدة بنماذج التعلم الآلي ، والتي جمعتها مع رزم من البيانات الأخرى التي جمعتها الشركة لتحسين فهم جيولوجيا المنطقة. أخيرًا ، قاموا بإدخال كل هذه المعلومات في نظام ذكاء اصطناعي تم تطويره بشراكة مع جامعة ستانفورد. يعتمد النظام على قوة حسابية هائلة لتقديم المشورة للفريق بشأن أفضل الأماكن للمسح بعد ذلك.

باستخدام هذه المجموعة عالية التقنية من الأدوات البرمجية ، يمكن لشركة التنقيب عن المعادن ومقرها سان فرانسيسكو ، بدعم من بيل جيتس وجيف بيزوس ، تغيير خطط المسح المحمولة جواً من يوم لآخر إلى المنزل بسرعة أكبر في الأماكن الواعدة للتنقيب.



إنها بعيدة كل البعد عن الطريقة التي يستخدمها الجيولوجيون تقليديًا للبحث عن الرواسب المعدنية ، والتي ترقى إلى جمع البيانات الميدانية وتحليلها عند انتهاء موسم الاستكشاف.

حيث تعتمد الأساليب التقليدية كليًا على التفسير البشري ، فإن علم البيانات والتعلم الآلي هذه الأيام تصبح جزء أكبر من الجهد المبذول للعثور على يوم الدفع الكبير التالي تحت الأرض. إدراكًا أن العثور على المعادن التي تقوم عليها التكنولوجيا الحديثة أصبح من الصعب العثور عليه مثل قطاع الطاقة النظيفة شهية بالنسبة لهم ينمو أضعافا مضاعفة ، يراهن مستثمرو وادي السيليكون على أن شركات مثل كوبولد يمكن أن تساعد أعمال التعدين على المواكبة ، وتسريع اكتشاف خامات جديدة وخفض تكاليفها.

سواء أكان هذا الحدس صحيحًا أم لا ، يقول الخبراء إن مشاركة شخصيات تكنولوجية كبرى يمكن أن تلفت الانتباه إلى نقص الاستثمار في مناجم جديدة وربما تجذب التمويل اللازم للشركات الناشئة التي تأمل في حصاد المعادن بطريقة أكثر مسؤولية بيئيًا واجتماعيًا.

عندما يفكر الناس في السيارات الكهربائية ، من السهل نسيان المواد الخام التي تغذي هذه الأشياء اللامعة التي نراها في صالة العرض ، كما يقول كواسي أمبوفو ، محلل قطاع التعدين في شركة أبحاث الطاقة BloombergNEF.



يصعب العثور عليها

من المتوقع أن يؤدي الطلب على المعادن والمعادن مثل الليثيوم والكوبالت والجرافيت والنيكل ، وكلها تستخدم في البطاريات التي تشغل السيارات الكهربائية والشبكة الكهربائية ، إلى زيادة في السنوات القادمة . مايو نقل من قبل وكالة الطاقة الدولية وجدت أن نشر تقنيات الطاقة النظيفة بالسرعة اللازمة لمنع 2 درجة مئوية من الاحترار العالمي سيزيد الطلب على المعادن المستخدمة في تخزين الطاقة أكثر من ثلاثين ضعفًا بحلول عام 2040.

التعدين 24 ساعة في اليوم باستخدام الروبوتات تقوم شركات التعدين بطرح شاحنات وحفارات وقطارات مستقلة ، مما سيعزز الكفاءة ولكنه يقلل أيضًا من الحاجة إلى الموظفين البشريين.

لكن قطاع التعدين لا تواكب . قد يستغرق إنشاء مناجم جديدة عبر الإنترنت أكثر من عقد بمجرد أن تؤمن الشركة حقوق المعادن وتصاريحها. يمكن أن يستغرق اكتشاف أفضل مكان لحفر حفرة في الأرض وقتًا أطول: مع وجود معظم أجسام الخام عالية الجودة التي يسهل التعرف عليها والتي تم العثور عليها بالفعل والاستثمار في الاستكشاف يتراجع ، يصبح اكتشاف الرواسب المعدنية الجديدة أكثر صعوبة. من القواعد الأساسية الشائعة في هذا المجال أن موقعًا واحدًا فقط من أصل 100 موقع تم تقييمه سيحضر وديعة يمكن تعدينها بشكل مربح. لكن يعتقد بعض الخبراء أنه أقرب إلى واحد من كل 1000.

أدوات علوم البيانات مثل التعلم الآلي ، حيث يتم تدريب الخوارزميات على غربلة مجموعات البيانات الضخمة وأنماط البقعة ، لديها القدرة على تسريع عملية الاكتشاف بشكل كبير. على نحو متزايد ، تستخدم شركات التعدين هذه الأنظمة لتحليل مجموعات البيانات الخاصة بالجيولوجيا ، والكيمياء الجيولوجية ، والجيوفيزياء دفعة واحدة ، على أمل اكتشاف الارتباطات التي لن تكون واضحة للإنسان.

ما هو الرابط العصبي

من خلال الجمع بين هذا النهج وأداة اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي التي تم تطويرها مع ستانفورد ، يراهن كوبولد على أنه يمكن أن يعزز معدلات الاكتشاف بمقدار 20 ضعفًا ، كما يقول جوش جولدمان ، رئيس قسم التكنولوجيا في الشركة. يقول كوبولد إن هذا النهج سيقلل أيضًا من التأثير البيئي للاستكشاف لأنه سيعني تقليل عدد حفر الحفر في الأرض.

على عكس عديد آخر شركات علوم البيانات التي تركز على التعدين ، لا تبيع شركة KoBold خدمة. بدلاً من ذلك ، تعمل على تطوير أدوات برمجية لتوجيه عملها الاستكشافي ، مما يعني أن KoBold يجب أن تقرر مكان حدوث التنقيب. وتزعم أنها ستعمل فقط في المجالات التي يمكنها فيها القيام بذلك بشكل أخلاقي وبتأييد المجتمع.

عمال كوبولد في الميدان يستعدون لمسح جوي.

عمال كوبولد في الميدان يستعدون لمسح جوي.

متشيطن

في حين أنه يبقى أن نرى ما إذا كان بإمكان KoBold الوفاء بوعودها بمعدلات اكتشاف أفضل وعمليات تعدين أنظف ، إلا أن ساحة المبيعات لاقت صدى لدى المستثمرين. جمعت الشركة ، التي تأسست في عام 2018 ويعمل بها ما يقرب من عشرين عالم بيانات وجيولوجيًا ، عشرات الملايين من الدولارات من Breakthrough Energy Ventures ، وهو صندوق لتكنولوجيا المناخ يضم بيل جيتس وجيف بيزوس وريتشارد برانسون من بين مستثمريه ومجلس إدارته. أعضاء ، وكذلك أندريسن هورويتز ، شركة رائدة في رأس المال الاستثماري في وادي السيليكون. في أوائل عام 2021 ، استحوذت شركة النفط النرويجية Equinor على حصة في KoBold وتعهدت بتمويل إضافي من خلال ذراعها لرأس المال الاستثماري ، والتي تستثمر في الشركات التي تعمل على تمكين مستقبل منخفض الكربون.

ما الذي يدفع البروتين للطي

لقد استثمرنا في KoBold Metals للمساعدة في حل المشكلة الحرجة المتمثلة في إيجاد وتطوير الكميات الهائلة من مواد البطاريات الأساسية اللازمة لكهربة الكوكب ، كما يقول كارمايكل روبرتس ، الذي يعمل في لجنة الاستثمار في شركة Breakthrough Energy Ventures. النقص المحتمل في ومن المتوقع حدوث كل من الكوبالت والنيكل خلال العقد القادم. يشترك تعدين الكوبالت والنيكل أيضًا في تاريخ مضطرب بيئي و حقوق الانسان الإساءات وضع الضغط على شركات التكنولوجيا الكبرى للعثور على المزيد من المصادر الأخلاقية.

لدى الشركة مطالبتان تعدين تم الكشف عنهما علنًا ، في كيبيك و شمال ساسكاتشوان ، حيث تقوم بعمل ميداني استكشافي من الأرض والجو هذا الصيف. وتقول جولدمان إنها تعمل أيضًا في عقار ثالث لم يكشف عنه في كندا وفي مواقع غير محددة في زامبيا وغرب أستراليا.

جزء من سبب تركيز الشركة لجهودها الأولية على كندا هو أن الأمة لديها كميات كبيرة من بيانات المسح في المجال العام ، بما في ذلك التقارير الميدانية السردية ، والخرائط الجيولوجية القديمة ، والبيانات الجيوكيميائية على عينات حفر الحفر ، وبيانات المسح المغناطيسية والكهرومغناطيسية المحمولة جواً. وقراءات الليدار وصور الأقمار الصناعية التي تمتد لعقود عديدة من الاستكشاف.

يقول جولدمان إن لدينا نظامًا يمكننا من خلاله استيعاب كل هذه البيانات وتخزينها في تنسيقات قياسية ، ومراقبة جودة جميع البيانات ، وجعلها قابلة للبحث ، والوصول إليها برمجيًا.

زخم عالي التقنية

بمجرد قيام فريق KoBold بتجميع جميع المعلومات المتاحة للموقع ، فإنه يستكشف البيانات باستخدام التعلم الآلي. قد تقوم الشركة ، على سبيل المثال ، ببناء نموذج للتنبؤ بأجزاء رواسب الخام التي تحتوي على أعلى تركيزات من الكوبالت ، أو إنشاء خريطة جيولوجية جديدة للمنطقة تُظهر جميع أنواع الصخور المختلفة وهياكل الصدوع. يقول جولدمان إنه يمكنه إضافة بيانات جديدة إلى هذه النماذج أثناء جمعها ، مما يسمح لشركة KoBold بتغيير إستراتيجية الاستكشاف الخاصة بها بشكل تكيفي في الوقت الفعلي تقريبًا.

تتيح كندا مجموعات البيانات والمعلومات الأخرى للجمهور ، مثل صورة ساسكاتشوان التي تم إنشاؤها بواسطة نظام ليدار.

حكومة كندا

استخدمت KoBold بالفعل رؤى من نماذج التعلم الآلي للحصول على مطالبات التعدين الكندية وتطوير برامجها الميدانية. شراكتها مع جامعة ستانفورد مركز التنبؤ بموارد الأرض ، قيد التنفيذ منذ فبراير ، يضيف طبقة إضافية من التحليلات إلى المزيج في شكل وكيل قرار بالذكاء الاصطناعي يمكنه رسم خطة استكشاف كاملة.

يوضح عالم الجيولوجيا بجامعة ستانفورد ، جيف كايرز ، الذي يشرف على التعاون ، أن صانع القرار الرقمي هذا يحدد مقدار عدم اليقين في نتائج نموذج كوبولد ، ثم يصمم خطة لجمع البيانات لتقليل عدم اليقين بشكل تسلسلي. مثل لاعب الشطرنج الذي يحاول الفوز بلعبة في أقل عدد ممكن من الحركات ، فإن الذكاء الاصطناعي سوف يهدف إلى مساعدة KoBold في الوصول إلى قرار بشأن أحد الاحتمالات بأقل جهد ضائع - سواء كان هذا القرار هو الحفر في مكان معين أو الابتعاد.

غي ديشارنيه ، الجيولوجي الاستكشافي الذي لديه مكتوب وألقى محاضرات حول تطبيقات التعدين للتعلم الآلي ، ويقول إن هناك قدرًا كبيرًا من القيمة في استخدام هذه الأنواع من الأدوات لتجميع وتحليل العديد من مجموعات البيانات في وقت واحد. لكن Desharnais يحذر أيضًا من وجود الكثير من التحذيرات حول ما إذا كان التعلم الآلي يمكنه اتخاذ قفزات بديهية أو قرارات ذكية.

غالبًا ما تكون البيانات الجيولوجية غير مكتملة للغاية في كل من المكان والزمان ، ويمكن أن يتسبب هذا التباين ، جنبًا إلى جنب مع جودة البيانات غير المتسقة ، في جعل النماذج تتشبث بإشارات خاطئة أو تقدم استنتاجات غير صحيحة. والأكثر من ذلك ، نظرًا لندرة أجسام الخامات عالية الجودة ، فغالبًا ما لا يمتلك الجيولوجيون العديد من الأمثلة الإيجابية لما يبحثون عنه لتدريب خوارزمية على اكتشاف الأجسام المماثلة.

في نهاية اليوم ، سيكون العمل الحقيقي لإيجاد الرواسب عالم جيولوجي بشري سيأخذ هذه الأدوات لتعزيز قدراتها ، كما يقول ديشارنا.

قد يكون من الصعب معرفة ما إذا كان التعلم الآلي أو أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى تساعد البشر على اكتشاف أشياء لن يجدوها بمفردهم ، كما يقول هولي بريدجواتر ، وهو عالم جيولوجي استكشاف في Unearthed ، وهي منظمة أسترالية تستضيف الهاكاثون والجهود الأخرى لتعزيز الابتكار في قطاع الموارد. يوضح Bridgwater أنه لم يتم اختبار سوى عدد قليل من أهداف التعدين المحتملة ، لأن العملية مكلفة للغاية. وتقول إن الحصول على حلقة ردود الفعل الإيجابية لما ينجح بالفعل يمثل تحديًا.

ولكن بينما تشك Bridgwater في أنه سيكون من الصعب على KoBold إثبات أن أدواتها تعمل بالفعل على تحسين معدلات اكتشاف المعادن عشرين ضعفًا ، فإنها تشعر أن هدف الشركة كان معقولًا. تقول ، أعتقد أنه معقول للغاية ، لأن معدل ضرباتنا سيئة للغاية.

عندما اخترع التلفزيون

يقول Ampofo ، محلل التعدين في BloombergNEF ، إن رمزية شركة تقنية ناشئة ممولة تمويلًا جيدًا تدخل مجال التعدين قد تكون أكثر أهمية من أي معادن بطارية يكتشفها KoBold.

يوافق Desharnais.

أعتقد أن التأثير الأكبر لشركة مثل KoBold هو أنها ستلفت الانتباه إلى نقص الاستثمار ، كما يقول. سيكونون قادرين على جمع الأموال من المصادر التي لم يقم فيها الآخرون بجمع الأموال - لإخراج بيانات جديدة ، أو تحديث البيانات القديمة والعثور فعليًا على أشياء جديدة.

التقنيات الفعلية

فئة

غير مصنف

تكنولوجيا

التكنولوجيا الحيوية

سياسة التكنولوجيا

تغير المناخ

البشر والتكنولوجيا

وادي السيليكون

الحوسبة

مجلة Mit News

الذكاء الاصطناعي

الفراغ

المدن الذكية

بلوكشين

قصة مميزة

الملف الشخصي للخريجين

اتصال الخريجين

ميزة أخبار معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

1865

وجهة نظري

77 Mass Ave

قابل المؤلف

ملامح في الكرم

شوهد في الحرم الجامعي

خطابات الخريجين

أخبار

انتخابات 2020

فهرس With

تحت القبه

خرطوم الحريق

قصص لانهائية

مشروع تكنولوجيا الوباء

من الرئيس

غلاف القصه

معرض الصور

موصى به