AI는 터보다

세계가 화석 연료에서 재생 가능 에너지원으로 전환하기 위해 노력함에 따라 지구에서 석유와 가스를 덜 추출하고 리튬, 코발트, 니켈과 같은 광물을 더 많이 추출하게 될 것입니다. 이러한 재료에 대한 수요는 지난 몇 년 동안 급증했으며 더 많은 태양광 패널, 전기 자동차, 배터리 및 풍력 터빈을 구현함에 따라 계속해서 증가할 것입니다. 중요한 광물을 찾아 채굴하는 일은 비용이 많이 들고 느리며 어렵습니다. 그러나 버클리에 본사를 둔 KoBold Metals라는 스타트업은 인공 지능을 사용하여 프로세스를 더 쉽게 만들고 있습니다.

왜냐하면 이 회사는 VC 강국인 Breakthrough Energy Ventures(Bill Gates가 설립하고 Jeff Bezos와 Jack Ma가 지원하는 벤처 캐피털 회사)가 이끄는 2억 달러의 자금 조달 후 올 여름 초에 유니콘으로 선언되었기 때문입니다. 안드레센 호로비츠.

KoBold는 전기 자동차 배터리용 금속에 특히 중점을 두고 "광물 탐사를 수동적이고 판단에 기반한 시행착오 프로세스에서 데이터 중심의 확장 가능한 과학으로 전환"하는 것이 목표라고 말합니다. 회사는 실제로 채굴 자체를 수행하지 않을 것입니다. 새로운 매장지를 찾은 다음 채굴 회사와 협력하여 금속을 보다 효율적으로 추출할 수 있도록 조언자 역할을 할 것입니다.

KoBold에는 이 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 도구가 있습니다. TerraShed라고 하는 데이터 시스템은 이전에 여러 소스에 분산되어 다양한 방식으로 표현되었던 모든 공개 도메인 지구과학 데이터를 통합한 것입니다. 데이터에는 특정 위치의 암석 유형을 보여주는 지도부터 암석이나 토양 샘플의 원소 농도에 대한 지구화학적 측정, 지구 표면의 광물의 스펙트럼 반사율을 측정하는 위성 이미지 등 모든 것이 포함될 수 있습니다.

TerraShed는 이러한 모든 데이터 소스를 통합하고 해당 정보가 표시되는 방식을 표준화했습니다. 해당 알고리즘은 새로운 광상 검색부터 시작하여 새로운 광산 건설에 이르기까지 광물 탐사 프로세스의 각 단계에 대한 관련 데이터를 처리합니다.

Machine Prospector는 이 모든 데이터를 이해하고 의사 결정에 사용하는 KoBold의 도구입니다. 이는 역사적인 지질학적 데이터에 대해 훈련된 기계 학습 모델로 구성됩니다. AI가 인간이 수행하는 것보다 훨씬 짧은 시간에 수백만 개의 단백질의 구조와 상호 작용을 모델링할 수 있는 것과 유사하게, 이 기술은 관련된 데이터의 양과 이를 결합할 수 있는 무한한 방법 때문에 KoBold의 운영에 매우 중요합니다. 다른 결과가 나오거나 이 경우에는 유용한 정보가 나옵니다.

KoBold는 기존의 지질 데이터를 활용하는 것뿐만 아니라 새로운 정보도 찾아냅니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 광상 매장지를 찾기 위해 날아다니는 헬리콥터에 거대한 금속 탐지기를 매달아 두는 것입니다. 송신기 코일 루프는 직경이 35미터(115피트)이며 지하 깊은 곳에 있는 금속에서 나오는 유도 전류를 감지합니다.

회사가 웹사이트에서 지적했듯이, 지하 수천 피트가 아닌 지구 표면에 상대적으로 가깝기 때문에 낮게 매달린 과일로 간주될 수 있는 세계 광물 매장지의 대부분은 이미 발견되었습니다. 멀지 않은 미래에 재생 가능한 세계에 전력을 공급하려면 훨씬 더 많은 광물이 필요할 것이며 기존 매장지보다 찾기가 더 어려울 것입니다.

KoBold는 현재 3개 대륙에서 60개 이상의 가능한 프로젝트를 탐색하고 있습니다.

이미지 크레디트: KoBold Metals