A mesterséges intelligencia felpörgeti az elektromos járművek akkumulátorainak keresését

Ahogy a világ a fosszilis tüzelőanyagokról a megújuló energiaforrásokra való átálláson dolgozik, kevesebb olajat és gázt fogunk kitermelni a Földből, és több ásványt, például lítiumot, kobaltot és nikkelt fogunk kitermelni. Igény ezekre az anyagokra az egekbe szökött az elmúlt néhány évben, és csak tovább fog növekedni, ahogy egyre több napelemet, elektromos autót, akkumulátort és szélturbinát építünk be. A kritikus ásványok felkutatása és bányászata költséges, lassú és nehéz. De egy Berkeley-alapú startup hívott KoBold fémek mesterséges intelligenciát használ a folyamat megkönnyítésére.

Biztosan rákaptak valamire, mert a társaság az volt unikornisnak nyilatkozott nyár elején, miután 200 millió dolláros finanszírozást gyűjtöttek össze a kockázatitőke-erőművek vezetésével Áttörő energia vállalkozások (ez a Bill Gates által alapított kockázati tőke cég, amelyet Jeff Bezos és Jack Ma támogat) és Andreessen Horowitz.

KoBold azt mondja, Célja, hogy „az ásványkutatást egy kézi, ítéletvezérelt, próba és hiba eljárásból adatvezérelt és méretezhető tudománygá alakítsa át”, különös tekintettel az elektromos autók akkumulátoraihoz használt fémekre. A vállalat valójában nem fog bányászatot folytatni – új lelőhelyeket fog felkutatni, majd bányavállalatokkal együttműködni, tanácsadóként segítve őket a fémek hatékonyabb kitermelésében.

A KoBoldnak van néhány különböző eszköze, amelyekkel ezt megteheti. Adatrendszerét TerraShednek hívják, és ez az összes nyilvános területre vonatkozó geotudományi adat konszolidációja, amely korábban számos forrásban elterjedt és különböző módon volt ábrázolva. Az adatok tartalmazhatnak bármit, az adott helyen lévő kőzet típusát bemutató térképektől kezdve a kőzet- vagy talajminták elemkoncentrációjának geokémiai mérésén át a műholdfelvételekig, amelyek az ásványok spektrális visszaverődését mérik a Föld felszínén – és még sok más.

A TerraShed ezeket az adatforrásokat egyesítette, és szabványosította az információik megjelenítésének módját. Algoritmusai az ásványkutatási folyamat minden egyes szakaszához összegyűjtik a releváns adatokat, kezdve az új lelőhelyek keresésétől egészen egy új bánya építéséig.

A Machine Prospector a KoBold olyan eszköze, amely képes értelmezni ezeket az adatokat, és döntéshozatalhoz felhasználni. Történelmi geológiai adatokra képzett gépi tanulási modellekből áll. Hasonlóan ahhoz, ahogy az AI modellezi a struktúrákat és kölcsönhatásokat milliónyi fehérje Az emberi használathoz szükséges idő töredékében a technológia kritikus fontosságú a KoBold működése szempontjából, mivel rengeteg adatot tartalmaz, és végtelenül kombinálható különböző eredményeket – vagy ebben az esetben hasznos információkat – eredményezhet.

A KoBold nem csak a meglévő geológiai adatokat használja fel, hanem új információkat is keres. Ennek egyik módja az, hogy egy óriási fémdetektort függesztenek fel egy helikopterre, amely érclelőhelyeket keresve repül. Az adótekercs hurok 35 méter (115 láb) átmérőjű, és érzékeli a mélyen a föld alatt lévő fémekből származó indukált áramokat.

Amint arra a cég a honlapján rámutat, a világ ásványlelőhelyeinek többségét, amelyek alacsonyan lógó gyümölcsnek tekinthetők – mivel viszonylag közel vannak a Föld felszínéhez, nem pedig több ezer lábnyira a föld alatt – már felfedezték. A nem túl távoli jövő megújuló világának energiaellátásához sokkal többre lesz szükségünk ezekből az ásványokból, és nehezebb lesz megtalálni őket, mint a meglévő lelőhelyeket.

A KoBold jelenleg több mint 60 lehetséges projektet vizsgál 3 különböző kontinensen.

Kép: KoBold fémek

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• ChartPrime. Emelje fel kereskedési játékát a ChartPrime segítségével. Hozzáférés itt.
• BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://singularityhub.com/2023/08/30/ai-is-turbo-charging-the-search-for-electric-vehicle-battery-metals/