Wraz ze wzrostem globalnego zapotrzebowania na technologie odnawialne i elektryfikację przemysłu, rośnie znaczenie dostępu do minerałów strategicznych – takich jak lit, kobalt czy pierwiastki ziem rzadkich. Są one kluczowe nie tylko dla baterii elektrycznych pojazdów, ale także dla paneli słonecznych, turbin wiatrowych i wielu nowoczesnych technologii.
Dotychczasowe metody poszukiwań złóż tych minerałów były czasochłonne, kosztowne i nie zawsze skuteczne. Firmy polegały głównie na tradycyjnych analizach geologicznych, historycznych danych oraz eksploracjach terenowych. Te podejścia często pomijały potencjalnie cenne złoża znajdujące się w miejscach nietypowych lub trudnodostępnych.
Jednak nowoczesne technologie bazujące na sztucznej inteligencji (AI) zaczęły radykalnie zmieniać krajobraz poszukiwań minerałów. Jednym z najbardziej spektakularnych przykładów jest technologia opracowana przez startup Earth AI, który wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego oraz analizę ogromnych zbiorów danych do identyfikacji nowych, wcześniej niedocenionych lokalizacji złóż.
Jak działa nowoczesna technologia Earth AI?
AI analizuje ogromne ilości danych geologicznych – od zdjęć satelitarnych, przez mapy topograficzne, aż po historyczne raporty eksploracyjne. Dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia głębokiego i uczenia maszynowego, możliwe jest wychwycenie subtelnych wzorców i korelacji, których człowiek samodzielnie nie byłby w stanie zauważyć.
System Earth AI, korzystając z takich analiz, wskazał miejsca, które dotąd były całkowicie ignorowane przez tradycyjne firmy górnicze. Przykładowo, AI wskazało na potencjalne bogate złoża minerałów krytycznych w regionach, które wcześniej uznawano za mało perspektywiczne, pomijano z powodu trudności technicznych lub braku wyraźnych, widocznych oznak surowców.
Pierwsze sukcesy dzięki AI
Technologia Earth AI już przynosi realne rezultaty. Według danych przedstawionych przez startup, ich system pozwolił odkryć istotne złoża miedzi i litu na obszarach, które dotychczas pozostawały poza radarem głównych firm górniczych. Oznacza to, że sztuczna inteligencja może nie tylko zwiększyć efektywność poszukiwań, ale również obniżyć ich koszty i znacząco zmniejszyć czas potrzebny do identyfikacji złóż strategicznych minerałów.
Dla firm i krajów inwestujących w nowe technologie odnawialne, możliwość szybszego, tańszego i bardziej precyzyjnego lokalizowania surowców oznacza strategiczną przewagę gospodarczą. W sytuacji, gdy rywalizacja o surowce mineralne nasila się – zwłaszcza w kontekście geopolitycznych napięć i ograniczeń dostaw z krajów takich jak Chiny czy Demokratyczna Republika Konga – nowoczesne metody eksploracji mogą okazać się kluczowe dla stabilności dostaw surowców krytycznych na Zachodzie.
Wyzwania i przyszłość eksploracji z AI
Mimo ogromnych zalet wykorzystania AI, pojawiają się również wyzwania. Ważnym aspektem jest kwestia danych – jakość informacji geologicznych może znacząco wpływać na trafność przewidywań AI. Ponadto konieczne jest zapewnienie transparentności i interpretowalności modeli AI, co pozwoli specjalistom lepiej rozumieć podejmowane przez algorytmy decyzje.
Jednak eksperci nie mają wątpliwości, że sztuczna inteligencja już zaczęła redefiniować rynek eksploracji surowców mineralnych. W kolejnych latach można spodziewać się wzrostu liczby startupów i dużych firm górniczych inwestujących w tego rodzaju technologie, co oznacza głęboką transformację całego sektora.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w poszukiwaniu kluczowych minerałów nie jest już tylko futurystyczną wizją – jest rzeczywistością, która może zadecydować o bezpieczeństwie gospodarczym wielu krajów oraz wpłynąć na globalne przemiany w energetyce i przemyśle technologicznym.
W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) zyskuje na znaczeniu w sektorze poszukiwań surowców mineralnych, rewolucjonizując metody identyfikacji złóż. Przykładem jest australijski startup Earth AI, który wykorzystuje algorytmy AI do analizy danych geologicznych, odkrywając obiecujące złoża miedzi, kobaltu i złota w regionach Australii wcześniej pomijanych przez tradycyjne metody eksploracji. Podejście to pozwala na szybsze i bardziej efektywne lokalizowanie surowców, skracając czas potrzebny na odkrycie nowych złóż z dekad do znacznie krótszych okresów.
Podobne inicjatywy są podejmowane w Stanach Zjednoczonych, gdzie Departament Obrony oraz Amerykańska Służba Geologiczna (USGS) zaangażowały AI w ocenę 50 minerałów kluczowych dla bezpieczeństwa narodowego i transformacji energetycznej. Celem jest przyspieszenie procesu digitalizacji starych map geologicznych oraz wykorzystanie ich do zrozumienia krajobrazu zasobów mineralnych kraju.
Sytuacja w Polsce
Polska, posiadająca bogate tradycje górnicze, stoi przed wyzwaniem unowocześnienia metod poszukiwań surowców mineralnych. W kontekście rosnącego zapotrzebowania na surowce krytyczne, kluczowe staje się wykorzystanie nowoczesnych technologii, takich jak AI, w procesach eksploracji.
W ramach projektu INFACT opracowywane są innowacyjne, nieinwazyjne i społecznie akceptowane technologie poszukiwania minerałów, które mogą znaleźć zastosowanie również w Polsce. Celem jest odblokowanie niezrealizowanego dotąd potencjału nowych i istniejących złóż poprzez zastosowanie nowoczesnych metod eksploracji.
Dodatkowo, Ministerstwo Klimatu i Środowiska przygotowało projekt ustawy o zapewnieniu dostępu do surowców krytycznych (strategicznych minerałów), mający na celu wdrożenie unijnego rozporządzenia CRMA. Projekt zakłada m.in. koordynację polityki surowcowej oraz wsparcie dla projektów strategicznych związanych z poszukiwaniem i wydobyciem surowców.
W kontekście rozwoju AI, Polska podejmuje działania mające na celu stworzenie sprzyjającego ekosystemu dla tej technologii. Ekosystem AI w Polsce ma na celu inicjowanie i wspieranie działań na rzecz rozwoju innowacyjności w obszarze AI oraz pozycjonowanie polskiej własności intelektualnej na wysokich poziomach globalnego łańcucha wartości.
Potencjał wykorzystania AI w poszukiwaniach strategicznych minerałów w Polsce
Integracja AI w procesy poszukiwań surowców mineralnych w Polsce może przynieść liczne korzyści:
- Zwiększenie efektywności eksploracji: Algorytmy AI mogą analizować ogromne ilości danych geologicznych, identyfikując potencjalne złoża szybciej niż tradycyjne metody.
- Redukcja kosztów: Automatyzacja analiz geologicznych może obniżyć koszty związane z poszukiwaniem nowych złóż.
- Minimalizacja wpływu na środowisko: Precyzyjne lokalizowanie złóż pozwala na ograniczenie obszarów poddawanych eksploracji, zmniejszając ingerencję w środowisko naturalne.
- Wzmocnienie bezpieczeństwa surowcowego: Identyfikacja krajowych źródeł surowców krytycznych zwiększa niezależność Polski od importu.
Aby w pełni wykorzystać potencjał AI w poszukiwaniach surowców, konieczne jest:
- Inwestowanie w badania i rozwój: Wspieranie projektów łączących geologię z nowoczesnymi technologiami informatycznymi.
- Tworzenie baz danych geologicznych: Digitalizacja i udostępnianie danych geologicznych w formatach umożliwiających ich analizę przez algorytmy AI.
- Współpraca sektora publicznego z prywatnym: Łączenie sił administracji państwowej, uczelni oraz przedsiębiorstw w celu wdrażania innowacyjnych rozwiązań.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w poszukiwaniach surowców mineralnych stanowi obiecującą ścieżkę dla Polski, umożliwiającą efektywne i zrównoważone zarządzanie zasobami naturalnymi w dobie rosnącego zapotrzebowania na surowce krytyczne.
Tomasz Bieniek
Ekspert AI
