La gran búsqueda tecnológica para encontrar los metales necesarios para la reforma energética

La demanda de litio, cobalto, grafito y otros materiales para baterías se está disparando. La IA puede ayudar a desenterrarlos.

Una mina y fundición de níquel en Manitoba. Getty

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• piedra maddie página de archivo

11 de agosto de 2021

En las últimas semanas, todos los días que el clima lo permitía, un helicóptero contratado por KoBold Metals sobrevolaba una parte remota del norte de Quebec con una carga inusual.

Una bobina de cobre de 115 pies de ancho colgaba del vientre de la nave, enviando ondas electromagnéticas a la tierra y creando corrientes en las rocas a gran profundidad. Cualquier buen conductor eléctrico enviaba señales reveladoras a una bobina receptora, lo que sugería que las rocas podrían contener valiosos depósitos de níquel y cobalto, metales utilizados en las baterías que alimentan teléfonos celulares, computadoras portátiles y automóviles eléctricos.

Después de que el piloto terminó de escanear una franja de tierra (en un buen día, el helicóptero cubrirá más de 100 millas), los datos se transmitieron vía satélite a los científicos de KoBold que trabajan en oficinas a miles de millas de distancia. Estos investigadores conectaron los nuevos datos de la encuesta en modelos de aprendizaje automático, que los combinaron con una gran cantidad de otros datos que la empresa ha recopilado para mejorar la comprensión de la geología de la región. Finalmente, introdujeron toda esta información en un sistema de inteligencia artificial que KoBold desarrolló en colaboración con la Universidad de Stanford. El sistema se basa en un gran poder computacional para asesorar al equipo sobre los mejores lugares para encuestar a continuación.

Usando este conjunto de herramientas de software de alta tecnología, la empresa de exploración de minerales con sede en San Francisco, respaldada por Bill Gates y Jeff Bezos, puede cambiar sus planes de levantamiento aéreo de un día a otro para ubicarse más rápidamente en lugares prometedores para perforar.

Está muy lejos de la forma en que los geólogos han buscado tradicionalmente depósitos minerales, lo que equivale a recopilar datos de campo y analizarlos cuando finaliza la temporada de exploración.

Donde los métodos convencionales dependían completamente de la interpretación humana, en estos días la ciencia de datos y el aprendizaje automático son convirtiéndose una parte mayor del esfuerzo por encontrar el próximo gran día de pago clandestino. Reconociendo que los metales que sustentan la tecnología moderna son cada vez más difíciles de encontrar a medida que el sector de la energía limpia apetito para ellos crece exponencialmente , los inversionistas de Silicon Valley están apostando a que compañías como KoBold pueden ayudar a que el negocio minero se mantenga al día, acelerando el descubrimiento de nuevos minerales y reduciendo sus costos.

Ya sea que esa corazonada sea correcta o no, los expertos dicen que la participación de las principales figuras tecnológicas podría llamar la atención sobre la falta de inversión en nuevas minas y potencialmente atraer los fondos necesarios para las nuevas empresas que esperan cosechar metales de una manera más ambiental y socialmente responsable.

Cuando la gente piensa en vehículos eléctricos, es fácil olvidarse de las materias primas que alimentan estas cosas brillantes que vemos en la sala de exposición, dice Kwasi Ampofo , analista del sector minero de la firma de investigación energética BloombergNEF.

Más difícil de encontrar

Se espera que aumente la demanda de metales y minerales como litio, cobalto, grafito y níquel, todos utilizados en baterías que alimentan vehículos eléctricos y la red. aumento en los próximos años . un mayo reporte por la Agencia Internacional de Energía encontró que el despliegue de tecnologías de energía limpia al ritmo necesario para prevenir 2 ˚C de calentamiento global aumentará la demanda de minerales utilizados en el almacenamiento de energía más de treinta veces para 2040.

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Pero el sector minero no sigue el ritmo . Puede llevar más de una década poner en línea nuevas minas una vez que una empresa obtiene los derechos y permisos mineros. Descubrir el mejor lugar para cavar un hoyo en el suelo puede llevar aún más tiempo: con la mayoría de los yacimientos minerales fácilmente identificables y de alta ley ya encontrados y la inversión en exploración declinante , los nuevos depósitos minerales son cada vez más difíciles de detectar. Una regla general establecida comúnmente en el campo es que solo uno de cada 100 sitios evaluados presentará un depósito que se pueda explotar de manera rentable. Pero algunos expertos creen que está más cerca de uno de cada 1000.

Las herramientas de ciencia de datos como el aprendizaje automático, en el que los algoritmos se entrenan para filtrar conjuntos de datos masivos y detectar patrones, tienen el potencial de acelerar en gran medida el proceso de descubrimiento. Cada vez más, las empresas mineras utilizan estos sistemas para analizar conjuntos de datos sobre geología, geoquímica y geofísica al mismo tiempo, con la esperanza de detectar correlaciones que no serían evidentes para un ser humano.

Al combinar este enfoque con la herramienta de toma de decisiones de IA desarrollada con Stanford, KoBold apuesta a que puede aumentar las tasas de descubrimiento en un factor de 20, dice jose goldman , el director de tecnología de la empresa. KoBold dice que el enfoque también reducirá el impacto ambiental de la exploración porque significará menos perforaciones desperdiciadas en el suelo.

a diferencia de varios otro empresas de ciencia de datos que se centran en la minería, KoBold no está vendiendo un servicio. En cambio, está desarrollando herramientas de software para guiar su propio trabajo exploratorio, lo que significa que KoBold puede decidir dónde se llevará a cabo la prospección. Y afirma que funcionará solo en áreas donde pueda hacerlo de manera ética y con la aceptación de la comunidad.

Trabajadores de KoBold en el campo preparándose para un reconocimiento aéreo.

DUENDE

Si bien queda por ver si KoBold puede cumplir las promesas de tasas de descubrimiento mucho mejores y operaciones mineras más limpias, el argumento de venta ha resonado entre los inversores. La empresa, que se fundó en 2018 y emplea a aproximadamente dos docenas de científicos de datos y geólogos, ha recaudado decenas de millones de dólares de Breakthrough Energy Ventures, un fondo de tecnología climática que cuenta con Bill Gates, Jeff Bezos y Richard Branson entre sus inversores y su directorio. miembros, así como Andreessen Horowitz , una firma líder de capital de riesgo de Silicon Valley. A principios de 2021, la petrolera estatal noruega Equinor adquirió una participación en KoBold y prometió financiación adicional a través de su brazo de capital de riesgo, que invierte en empresas que trabajan para permitir un futuro bajo en carbono.

Invertimos en KoBold Metals para ayudar a resolver el problema crítico de encontrar y desarrollar las grandes cantidades de los materiales de batería clave necesarios para electrificar el planeta, dice Carmichael Roberts, quien forma parte del comité de inversión de Breakthrough Energy Ventures. Posible escasez de tanto el cobalto como el níquel se prevén para la próxima década. La minería de cobalto y níquel también comparte una historia problemática de ambiental y derechos humanos abusos, colocación presión en las principales firmas de tecnología para encontrar fuentes más éticas.

La empresa tiene dos concesiones mineras divulgadas públicamente, en Québec y norte de saskatchewan , donde está realizando un trabajo de campo exploratorio desde tierra y aire este verano. También está trabajando en una tercera propiedad no revelada en Canadá y en sitios no especificados en Zambia y el oeste de Australia, dice Goldman.

Parte de la razón por la que la compañía ha centrado sus esfuerzos iniciales en Canadá es que la nación tiene una gran cantidad de datos topográficos de dominio público, incluidos informes narrativos de campo, mapas geológicos desgastados por el tiempo, datos geoquímicos en muestras de pozos de perforación, datos magnéticos y electromagnéticos aerotransportados. , lecturas LIDAR e imágenes satelitales que abarcan muchas décadas de exploración.

Tenemos un sistema en el que podemos ingerir todos estos datos y almacenarlos en formatos estándar, controlar la calidad de todos los datos, hacer que se puedan buscar y poder acceder a ellos mediante programación, dice Goldman.

Impulso de alta tecnología

Una vez que ha recopilado toda la información disponible para un sitio, el equipo de KoBold explora los datos mediante el aprendizaje automático. La empresa podría, por ejemplo, construir un modelo para predecir qué partes de los depósitos de mineral tienen las concentraciones más altas de cobalto, o crear un nuevo mapa geológico de una región que muestre todos los diferentes tipos de rocas y estructuras de fallas. Puede agregar nuevos datos a estos modelos a medida que se recopilan, lo que permite a KoBold cambiar su estrategia de exploración de manera adaptativa casi en tiempo real, dice Goldman.

Canadá pone a disposición del público conjuntos de datos y otra información, como esta imagen de Saskatchewan generada por lidar.

GOBIERNO DE CANADÁ

KoBold ya ha utilizado conocimientos de modelos de aprendizaje automático para adquirir sus concesiones mineras canadienses y desarrollar sus programas de campo. Su asociación con Stanford Centro de Pronóstico de Recursos Terrestres , en marcha desde febrero, agrega una capa adicional de análisis a la combinación en forma de un agente de decisión de IA que puede trazar un plan de exploración completo.

El geocientífico de Stanford Jef Caers, que supervisa la colaboración, explica que este tomador de decisiones digital cuantifica la incertidumbre en los resultados del modelo de KoBold y luego diseña un plan de recopilación de datos para reducir secuencialmente esa incertidumbre. Al igual que un jugador de ajedrez que trata de ganar un juego en la menor cantidad de movimientos posible, la IA intentará ayudar a KoBold a tomar una decisión sobre un prospecto con el mínimo esfuerzo desperdiciado, ya sea que la decisión sea perforar en un lugar en particular o alejarse.

Guy Desharnais , un geólogo de exploración que posee escrito y dio una conferencia sobre aplicaciones de minería para el aprendizaje automático, dice que hay una gran cantidad de valor en el uso de este tipo de herramientas para compilar y analizar muchos conjuntos de datos a la vez. Pero Desharnais también advierte que hay muchas advertencias sobre si el aprendizaje automático puede dar saltos intuitivos o decisiones inteligentes.

Los datos geológicos a menudo son muy irregulares tanto en el espacio como en el tiempo, y esta irregularidad, junto con la calidad de los datos inconsistente, puede hacer que los modelos se aferren a señales falsas o hagan inferencias incorrectas. Es más, debido a que los cuerpos minerales de alta calidad son raros, los geólogos a menudo no tienen muchos ejemplos positivos de lo que están buscando para entrenar un algoritmo para detectar otros similares.

Al final del día, el verdadero trabajo de encontrar el depósito será un geólogo humano que tomará esas herramientas para mejorar su capacidad, dice Desharnais.

Puede ser difícil saber si el aprendizaje automático u otras herramientas de IA están ayudando a los humanos a descubrir cosas que no encontrarían por sí mismos, dice acebo puente , geólogo de exploración en Unearthed, una organización australiana que organiza hackatones y otros esfuerzos para promover la innovación en el sector de los recursos. Bridgwater explica que solo se prueban unos pocos objetivos mineros potenciales seleccionados, porque el proceso es muy costoso. Obtener ese circuito de retroalimentación positiva de lo que realmente funciona es un desafío, dice ella.

Pero aunque Bridgwater sospecha que a KoBold le resultará difícil probar que sus herramientas realmente están multiplicando por veinte las tasas de descubrimiento de minerales, cree que el objetivo de la empresa era razonable. Creo que es muy plausible, dice, porque nuestra tasa de aciertos es muy mala.

Ampofo, el analista de minería de BloombergNEF, dice que el simbolismo de una startup tecnológica bien financiada que ingresa al espacio minero puede ser más significativo que cualquier metal de batería que descubra KoBold.

Desharnais está de acuerdo.

Creo que el mayor impacto que tendrá una empresa como KoBold es que llamarán la atención sobre la falta de inversión, dice. Podrán recaudar dinero en fuentes donde otras personas no han recaudado dinero, para obtener nuevos datos o actualizar datos antiguos y encontrar cosas nuevas.