एआई इलेक्ट्रिक वाहन बैटरी धातुओं की खोज को टर्बो-चार्ज कर रहा है

जैसे-जैसे दुनिया जीवाश्म ईंधन से नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों में संक्रमण के लिए काम कर रही है, हम पृथ्वी से कम तेल और गैस और लिथियम, कोबाल्ट और निकल जैसे अधिक खनिज निकालेंगे। इन सामग्रियों की मांग आसमान उछला है पिछले कुछ वर्षों में, और जैसे-जैसे हम अधिक सौर पैनल, इलेक्ट्रिक कार, बैटरी और पवन टरबाइन लागू करेंगे, यह बढ़ता ही रहेगा। महत्वपूर्ण खनिजों का पता लगाना और उनका खनन करना महंगा, धीमा और कठिन है। लेकिन बर्कले स्थित एक स्टार्टअप ने कॉल किया KoBold धातु प्रक्रिया को आसान बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जा रहा है।

उन्हें किसी चीज़ पर होना चाहिए, क्योंकि कंपनी थी एक गेंडा घोषित किया गया इस गर्मी की शुरुआत में वीसी पावरहाउस के नेतृत्व में 200 मिलियन डॉलर की फंडिंग जुटाने के बाद ब्रेकथ्रू एनर्जी वेंचर्स (यह बिल गेट्स द्वारा स्थापित और जेफ बेजोस और जैक मा द्वारा समर्थित उद्यम पूंजी फर्म है) और आंद्रेसेन होरोविट्ज़.

Kobold कहते हैं इसका उद्देश्य इलेक्ट्रिक कार बैटरी के लिए धातुओं पर विशेष ध्यान देने के साथ "खनिज अन्वेषण को मैन्युअल, निर्णय-निर्देशित, परीक्षण-और-त्रुटि प्रक्रिया से डेटा-संचालित और स्केलेबल विज्ञान में बदलना" है। कंपनी वास्तव में स्वयं कोई खनन नहीं करेगी - यह नई जमाओं का पता लगाएगी और फिर खनन कंपनियों के साथ साझेदारी करेगी, और उन्हें धातुओं को अधिक कुशलता से निकालने में मदद करने के लिए एक सलाहकार के रूप में कार्य करेगी।

कोबोल्ड के पास इस कार्य को करने के लिए कुछ अलग-अलग उपकरण हैं। इसके डेटा सिस्टम को टेराशेड कहा जाता है, और यह सभी सार्वजनिक-डोमेन भूविज्ञान डेटा का एक समेकन है जो पहले कई स्रोतों में फैला हुआ था और विभिन्न तरीकों से दर्शाया गया था। डेटा में किसी दिए गए स्थान पर चट्टान के प्रकार को दर्शाने वाले मानचित्रों से लेकर चट्टान या मिट्टी के नमूनों में तत्व सांद्रता के भू-रासायनिक माप से लेकर पृथ्वी की सतह पर खनिजों के वर्णक्रमीय परावर्तन को मापने वाली उपग्रह इमेजरी तक कुछ भी शामिल हो सकता है - और भी बहुत कुछ।

टेराशेड ने इन सभी डेटा स्रोतों को एक साथ लाया और उनकी जानकारी प्रस्तुत करने के तरीके को मानकीकृत किया। इसके एल्गोरिदम खनिज अन्वेषण प्रक्रिया के प्रत्येक चरण के लिए प्रासंगिक डेटा की जांच करते हैं, नई जमाओं की खोज से लेकर नई खदान के निर्माण तक।

मशीन प्रॉस्पेक्टर इस सभी डेटा को समझने और निर्णय लेने के लिए इसका उपयोग करने के लिए कोबोल्ड का उपकरण है। यह ऐतिहासिक भूवैज्ञानिक डेटा पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल से बना है। इसी तरह कि एआई किस प्रकार संरचनाओं और अंतःक्रियाओं को मॉडल कर सकता है लाखों प्रोटीन एक इंसान के समय के एक अंश में, यह तकनीक कोबोल्ड के संचालन के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि इसमें बड़ी मात्रा में डेटा शामिल है और विभिन्न परिणामों को प्राप्त करने के लिए इसे अंतहीन तरीकों से जोड़ा जा सकता है - या इस मामले में, उपयोगी जानकारी।

KoBold न केवल मौजूदा भूवैज्ञानिक डेटा का उपयोग करता है, बल्कि यह नई जानकारी भी खोजता है। ऐसा करने का एक तरीका हेलीकॉप्टर से एक विशाल मेटल डिटेक्टर लटकाना है जो अयस्क भंडार की तलाश में चारों ओर उड़ता है। ट्रांसमीटर कॉइल लूप का व्यास 35 मीटर (115 फीट) है, और यह गहरे भूमिगत धातुओं से आने वाली प्रेरित धाराओं का पता लगाता है।

जैसा कि कंपनी अपनी वेबसाइट पर बताती है, दुनिया के अधिकांश खनिज भंडार जिन्हें कम लटकने वाला फल माना जा सकता है - क्योंकि वे हजारों फीट भूमिगत होने के बजाय पृथ्वी की सतह के अपेक्षाकृत करीब हैं - पहले ही खोजे जा चुके हैं। निकट भविष्य में नवीकरणीय दुनिया को ऊर्जा देने के लिए, हमें उन खनिजों की बहुत अधिक आवश्यकता होगी, और मौजूदा भंडार की तुलना में उन्हें ढूंढना कठिन होगा।

कोबोल्ड वर्तमान में 60 विभिन्न महाद्वीपों पर 3 से अधिक संभावित परियोजनाओं की खोज कर रहा है।

छवि क्रेडिट: KoBold धातु

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• स्रोत: https://singularityhub.com/2023/08/30/ai-is-turbo-charging-the-search-for-electric-vehicle-battery-metals/