Tech

การแสวงหาเทคโนโลยีครั้งใหญ่เพื่อค้นหาโลหะที่จำเป็นสำหรับการยกเครื่องพลังงาน

ในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา ทุกวันที่สภาพอากาศเอื้ออำนวย เฮลิคอปเตอร์ที่ KoBold Metals ทำสัญญาบินผ่านพื้นที่ห่างไกลทางตอนเหนือของควิเบกซึ่งบรรทุกสินค้าผิดปกติบางอย่าง

ขดลวดทองแดงกว้าง 115 ฟุตห้อยลงมาจากท้องยาน ส่งคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าลงสู่พื้นโลก และสร้างกระแสน้ำในโขดหินที่อยู่ใต้ดินลึก ตัวนำไฟฟ้าที่ดีใดๆ ก็ได้ส่งสัญญาณปากโป้งกลับไปยังคอยล์รับสัญญาณ ซึ่งบ่งชี้ว่าหินนั้นอาจมีแร่นิกเกิลและโคบอลต์สะสมอยู่เป็นจำนวนมาก—โลหะที่ใช้ในแบตเตอรี่ที่ให้พลังงานแก่โทรศัพท์มือถือ แล็ปท็อป และรถยนต์ไฟฟ้า

หลังจากที่นักบินเสร็จสิ้นการสแกนผืนดิน—ในวันที่ดี เฮลิคอปเตอร์จะครอบคลุมมากกว่า 100 ไมล์— ข้อมูลถูกส่งผ่านดาวเทียมไปยังนักวิทยาศาสตร์ของ KoBold ที่ทำงานในสำนักงานที่อยู่ห่างออกไปหลายพันไมล์ นักวิจัยเหล่านี้เสียบข้อมูลการสำรวจใหม่เข้ากับโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ซึ่งรวมเข้ากับรีมของข้อมูลอื่นๆ ที่บริษัทได้รวบรวมไว้เพื่อปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับธรณีวิทยาของภูมิภาค ในที่สุด พวกเขาป้อนข้อมูลทั้งหมดนี้เข้าสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ KoBold พัฒนาขึ้นโดยร่วมมือกับมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ระบบใช้พลังในการคำนวณมหาศาลเพื่อแนะนำทีมเกี่ยวกับสถานที่ที่ดีที่สุดในการสำรวจต่อไป

บริษัทสำรวจแร่ในซานฟรานซิสโกโดยใช้ชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์ไฮเทคนี้ ซึ่งได้รับการสนับสนุนโดย Bill Gates และ Jeff Bezos สามารถเปลี่ยนแผนการสำรวจทางอากาศในแต่ละวันให้กลับบ้านได้เร็วขึ้นในสถานที่ที่มีแนวโน้มว่าจะเจาะ

ห่างไกลจากวิธีที่นักธรณีวิทยาเคยตามล่าหาแหล่งแร่ตามประเพณี ซึ่งเท่ากับการรวบรวมข้อมูลภาคสนามและวิเคราะห์เมื่อฤดูกาลสำรวจสิ้นสุดลง

ในกรณีที่วิธีการแบบเดิมอาศัยการตีความของมนุษย์ทั้งหมด วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ในปัจจุบันกำลังกลายเป็น ส่วนใหญ่ของความพยายามในการหาเงินรางวัลก้อนใหญ่ต่อไปใต้ดิน โดยตระหนักว่าโลหะที่หนุนเทคโนโลยีสมัยใหม่นั้นหายากขึ้นเนื่องจากความต้องการ ของภาคพลังงานสะอาด สำหรับพวกเขา เติบโตแบบทวีคูณ นักลงทุนในซิลิคอนแวลลีย์กำลังเดิมพันว่าบริษัทอย่าง KoBold สามารถช่วยธุรกิจการขุดให้ทัน เร่งการค้นพบแร่ใหม่และลดต้นทุนลง

ไม่ว่าลางสังหรณ์นั้นจะถูกต้องหรือไม่ ผู้เชี่ยวชาญกล่าวว่าการมีส่วนร่วมของนักเทคโนโลยีรายใหญ่สามารถดึงความสนใจไปที่การขาดการลงทุนในเหมืองใหม่และอาจดึงดูดเงินทุนที่จำเป็นสำหรับการเริ่มต้นที่หวังจะเก็บเกี่ยว โลหะในทางที่รับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อมและสังคมมากขึ้น

“เมื่อผู้คนนึกถึงรถยนต์ไฟฟ้า มันง่ายที่จะลืมเกี่ยวกับวัตถุดิบที่ป้อนเข้าไปในสิ่งที่แวววาวที่เราเห็นในโชว์รูม ” Kwasi Ampofo นักวิเคราะห์ภาคเหมืองแร่ของบริษัทวิจัยพลังงาน BloombergNEF.

กล่าว

หายากกว่า

ความต้องการโลหะและแร่ธาตุ เช่น ลิเธียม โคบอลต์ กราไฟต์ และนิกเกิล ทั้งหมดที่ใช้ในแบตเตอรี่ที่ขับเคลื่อนรถยนต์ไฟฟ้าและโครงข่ายไฟฟ้า คาดว่าจะเพิ่มขึ้น ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า รายงานฉบับเดือนพฤษภาคม โดยสำนักงานพลังงานระหว่างประเทศพบว่าการนำเทคโนโลยีพลังงานสะอาดมาใช้ตามความเร็วที่จำเป็นเพื่อป้องกัน 2 ˚ C ของภาวะโลกร้อนจะเพิ่มความต้องการแร่ธาตุที่ใช้ในการเก็บพลังงานมากกว่าสามสิบเท่าภายในปี 2040

แต่ภาคการขุด ไม่เป็นไปตามที่คิด อาจต้องใช้เวลามากกว่าหนึ่งทศวรรษในการนำเหมืองใหม่มาสู่ระบบออนไลน์เมื่อบริษัทได้รับสิทธิและใบอนุญาตด้านแร่ การค้นพบสถานที่ที่ดีที่สุดในการขุดหลุมในพื้นดินอาจใช้เวลานานกว่านั้น: ด้วยแร่คุณภาพสูงที่สามารถระบุตัวตนได้ง่ายที่สุดซึ่งพบแล้วและการลงทุนในการสำรวจ ลดลง แหล่งแร่ใหม่เริ่มมองเห็นได้ยากขึ้น กฎทั่วไปที่ระบุไว้ทั่วไปในฟิลด์นี้คือเพียงหนึ่งใน 100 ไซต์ที่ได้รับการประเมินแล้วจะเพิ่มเงินฝากที่สามารถทำกำไรได้ แต่ผู้เชี่ยวชาญบางคนคิดว่ามันใกล้เคียงกับหนึ่งใน 1,000

เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น แมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งอัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนให้กลั่นกรองชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรูปแบบเฉพาะจุด มีศักยภาพ เพื่อเร่งกระบวนการค้นพบอย่างมาก บริษัทเหมืองแร่กำลังใช้ระบบเหล่านี้มากขึ้นในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลด้านธรณีวิทยา ธรณีเคมี และธรณีฟิสิกส์ทั้งหมดในคราวเดียว โดยหวังว่าจะระบุความสัมพันธ์ที่มนุษย์อาจมองไม่เห็น

ด้วยการรวมแนวทางนี้เข้ากับเครื่องมือตัดสินใจของ AI ที่พัฒนาขึ้นโดย Stanford KoBold กำลังเดิมพันว่าสามารถเพิ่มอัตราการค้นพบได้ถึง 20 เท่า กล่าว Josh Goldman ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของบริษัท KoBold กล่าวว่าแนวทางดังกล่าวจะลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการสำรวจด้วย เพราะจะหมายถึงหลุมเจาะที่สูญเปล่าในพื้นดินน้อยลง

ไม่เหมือน หลายรายการ บริษัท วิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่น ๆ ที่เน้นการขุด KoBold ไม่ได้ขายบริการ แต่เป็นการพัฒนาเครื่องมือซอฟต์แวร์เพื่อเป็นแนวทางในการทำงานสำรวจของตัวเอง ซึ่งหมายความว่า KoBold จะต้องตัดสินใจว่าการตรวจหาแร่จะเกิดขึ้นที่ใด และอ้างว่าจะทำงานได้เฉพาะในพื้นที่ที่สามารถทำได้อย่างมีจริยธรรมและด้วยการยอมรับจากชุมชน

KoBold workers in the field preparing for an aerial survey.

คนงาน KoBold ในพื้นที่เตรียมการสำรวจทางอากาศ

KOBOLD

ในขณะที่ยังคงต้องดูว่า KoBold สามารถทำตามสัญญาที่ดีกว่ามากได้หรือไม่ อัตราการค้นพบและการดำเนินการขุดที่สะอาดขึ้น การขายได้สะท้อนกับนักลงทุน บริษัท ซึ่งก่อตั้งขึ้นในปี 2018 และจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักธรณีวิทยาประมาณสองโหล ได้ระดมเงินหลายสิบล้านดอลลาร์จาก Breakthrough Energy Ventures กองทุนเทคโนโลยีสภาพภูมิอากาศที่นับรวม Bill Gates, Jeff Bezos และ Richard Branson ท่ามกลางนักลงทุนและคณะกรรมการ รวมไปถึง Andreessen Horowitz ผู้นำด้านซิลิคอน บริษัทร่วมทุนวัลเล่ย์ ในช่วงต้นปี 2021 บริษัทน้ำมันของรัฐนอร์เวย์ Equinor เข้าถือหุ้นใน KoBold และให้คำมั่นว่าจะระดมทุนเพิ่มเติมผ่านกลุ่มทุนของบริษัท ซึ่งลงทุนในบริษัทต่างๆ ที่ทำงานเพื่อสร้างอนาคตที่มีคาร์บอนต่ำ

“เราลงทุนใน KoBold Metals เพื่อช่วยแก้ปัญหาที่สำคัญในการค้นหาและพัฒนาวัสดุแบตเตอรี่หลักจำนวนมหาศาลที่จำเป็นต่อการทำให้โลกเป็นไฟฟ้า” Carmichael Roberts ซึ่งดำรงตำแหน่งคณะกรรมการการลงทุนของ Breakthrough Energy Ventures กล่าว อาจมีการขาดแคลน ทั้งโคบอลต์และนิกเกิลภายในทศวรรษหน้า การขุดโคบอลต์และนิกเกิลยังแบ่งปันประวัติศาสตร์ที่มีปัญหา สิ่งแวดล้อม และ การละเมิดสิทธิมนุษยชน การวาง กดดัน บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ให้หาแหล่งจริยธรรมเพิ่มเติม

บริษัท มีข้อเรียกร้องการทำเหมืองที่เปิดเผยต่อสาธารณะสองรายการใน ควิเบก และ ทางเหนือของซัสแคตเชวัน ซึ่งดำเนินการสำรวจภาคสนามจากภาคสนามและออกอากาศในฤดูร้อนนี้ นอกจากนี้ยังทำงานในสถานที่ให้บริการแห่งที่สามที่ไม่เปิดเผยในแคนาดาและในสถานที่ที่ไม่ระบุรายละเอียดในแซมเบียและทางตะวันตกของออสเตรเลีย Goldman กล่าว

เหตุผลส่วนหนึ่งที่บริษัทมุ่งเน้นความพยายามในขั้นต้นในแคนาดาคือประเทศนี้มีข้อมูลการสำรวจจำนวนมากในโดเมนสาธารณะ ซึ่งรวมถึงรายงานภาคสนามเชิงบรรยาย แผนที่ทางธรณีวิทยาตามกาลเวลา ข้อมูลธรณีเคมีเกี่ยวกับตัวอย่างหลุมเจาะ ข้อมูลการสำรวจสนามแม่เหล็กและแม่เหล็กไฟฟ้าในอากาศ การอ่านค่า Lidar และภาพถ่ายดาวเทียมที่ครอบคลุมการสำรวจหลายทศวรรษ

“เรามีระบบที่เราสามารถนำเข้าข้อมูลทั้งหมดนี้และจัดเก็บในรูปแบบมาตรฐาน ควบคุมคุณภาพข้อมูลทั้งหมด ทำให้สามารถค้นหาได้ และสามารถเข้าถึงโดยทางโปรแกรม มัน” โกลด์แมนกล่าว

โมเมนตัมไฮเทค

เมื่อรวบรวมข้อมูลที่มีอยู่ทั้งหมดสำหรับไซต์แล้ว ทีมของ KoBold จะสำรวจข้อมูลโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายว่าแร่ส่วนใดมีความเข้มข้นของโคบอลต์มากที่สุด หรือสร้างแผนที่ทางธรณีวิทยาใหม่ของภูมิภาคที่แสดงประเภทหินและโครงสร้างความผิดปกติทั้งหมด สามารถเพิ่มข้อมูลใหม่ให้กับโมเดลเหล่านี้ในขณะที่รวบรวม ทำให้ KoBold ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การสำรวจได้ “เกือบจะในแบบเรียลไทม์” Goldman กล่าว

แคนาดาสร้างข้อมูล ชุดและข้อมูลอื่น ๆ ที่เปิดเผยต่อสาธารณะเช่นภาพที่สร้างขึ้นในซัสแคตเชวัน

GOVERNMENT OF CANADA

KoBold ได้ใช้ข้อมูลเชิงลึกจาก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อรับการอ้างสิทธิ์ในการขุดของแคนาดาและพัฒนาโปรแกรมภาคสนาม ความร่วมมือกับ Stanford’s Center for Earth Resources Forecasting ซึ่งเริ่มดำเนินการตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ ได้เพิ่มชั้นการวิเคราะห์เพิ่มเติมให้กับการผสมผสานในรูปแบบของ “ตัวแทนการตัดสินใจ” ของ AI ที่สามารถแมปแผนการสำรวจทั้งหมดได้

Jef Caers นักธรณีวิทยาแห่งสแตนฟอร์ด ผู้ดูแลการทำงานร่วมกัน อธิบายว่าผู้มีอำนาจตัดสินใจทางดิจิทัลรายนี้หาปริมาณความไม่แน่นอนในผลลัพธ์ของแบบจำลองของ KoBold แล้วออกแบบแผนการรวบรวมข้อมูลเพื่อลดความไม่แน่นอนนั้นตามลำดับ . เช่นเดียวกับผู้เล่นหมากรุกที่พยายามเอาชนะเกมด้วยการเคลื่อนไหวน้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ AI มีเป้าหมายเพื่อช่วยให้ KoBold ตัดสินใจเกี่ยวกับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าโดยใช้ความพยายามเพียงเล็กน้อย ไม่ว่าจะเป็นการตัดสินใจเจาะลึกในจุดใดจุดหนึ่งหรือเดินจากไป

Guy Desharnais

นักธรณีวิทยาสำรวจผู้ มี เขียน และบรรยายเกี่ยวกับแอปพลิเคชั่นการขุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องกล่าวว่ามี “มูลค่ามหาศาล” ในการใช้เครื่องมือประเภทนี้เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากพร้อมกัน แต่ Desharnais ยังเตือนด้วยว่ามี “คำเตือนมากมาย” เกี่ยวกับว่าแมชชีนเลิร์นนิงสามารถก้าวกระโดดโดยสัญชาตญาณหรือตัดสินใจอย่างชาญฉลาดได้หรือไม่

ข้อมูลทางธรณีวิทยามักจะเป็นหย่อม ๆ ทั้งในอวกาศและเวลา และความหยาบนี้ ประกอบกับคุณภาพของข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน อาจทำให้แบบจำลองจับสัญญาณเท็จหรือทำการอนุมานที่ไม่ถูกต้อง ยิ่งไปกว่านั้น เนื่องจากแร่คุณภาพสูงนั้นหายาก นักธรณีวิทยาจึงมักไม่มีตัวอย่างที่ดีมากมายสำหรับสิ่งที่พวกเขากำลังมองหา เพื่อฝึกอัลกอริทึมให้ตรวจจับวัตถุที่คล้ายกัน

“สุดท้ายแล้ว งานที่แท้จริงในการหาแหล่งแร่ก็คือนักธรณีวิทยาของมนุษย์ที่จะใช้เครื่องมือเหล่านั้นเพื่อพัฒนาความสามารถของพวกเขา” Desharnais กล่าว

เป็นเรื่องยากที่จะบอกได้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงหรือเครื่องมือ AI อื่น ๆ กำลังช่วยให้มนุษย์ค้นพบสิ่งที่พวกเขาจะไม่พบด้วยตัวเองหรือไม่ Holly Bridgwater นักธรณีวิทยาสำรวจที่ Unearthed องค์กรในออสเตรเลียที่จัดงาน Hackathons และความพยายามอื่น ๆ ในการส่งเสริมนวัตกรรมในภาคทรัพยากร Bridgwater อธิบายว่ามีการทดสอบเป้าหมายการขุดที่มีศักยภาพเพียงไม่กี่แห่งเท่านั้น เนื่องจากกระบวนการนี้มีราคาแพงมาก “การได้รับผลตอบรับเชิงบวกจากสิ่งที่ได้ผลจริงคือความท้าทาย” เธอกล่าว

แต่ในขณะที่ Bridgwater สงสัยว่ามันจะยากสำหรับ KoBold ที่จะพิสูจน์ว่าเครื่องมือของมันช่วยปรับปรุงอัตราการค้นพบแร่ได้จริงถึง 20 เท่า เธอรู้สึกว่าเป้าหมายของบริษัทนั้นสมเหตุสมผล “ฉันคิดว่ามันมีความเป็นไปได้สูง” เธอกล่าว “เพราะอัตราการโจมตีของเราแย่มาก”

Ampofo นักวิเคราะห์การขุดของ BloombergNEF กล่าวว่าสัญลักษณ์ของเงินทุนที่ได้รับการสนับสนุนอย่างดี การเริ่มต้นเทคโนโลยีเข้าสู่พื้นที่การขุดอาจมีความสำคัญมากกว่าโลหะแบตเตอรี่ใด ๆ ที่ KoBold ค้นพบ

Desharnais เห็นด้วย

“ผมคิดว่าผลกระทบที่ใหญ่ที่สุดที่บริษัทอย่าง KoBold จะมีก็คือพวกเขาจะดึงความสนใจไปที่การขาดการลงทุน” เขากล่าว “พวกเขาจะสามารถระดมเงินในแหล่งที่คนอื่นไม่ได้ระดมเงิน—เพื่อนำข้อมูลใหม่ออกมา หรืออัปเดตข้อมูลเก่าและค้นพบสิ่งใหม่จริง ๆ ”

    • บ้าน
  • ธุรกิจ

  • การดูแลสุขภาพ ไลฟ์สไตล์ เทค
  • โลก
  • อาหาร เกม การท่องเที่ยว
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button