Künstliche Intelligenz hilft bei der Suche nach kritischen Rohstoffen

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten bei der Entdeckung und dem Abbau kritischer Rohstoffe. Länder wie China nutzen bereits diese Technologie, um schneller und effizienter Bodenschätze zu finden.

Der steigende Bedarf an kritischen Rohstoffen für die verarbeitende Industrie und Anwendungsgebiete wie Erneuerbare Energien hat die Suche nach neuen Vorkommen zu einer Herausforderung gemacht. Konventionelle Methoden sind in ihrer Geschwindigkeit und Genauigkeit begrenzt, doch nun bahnt sich eine innovative Lösung an. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verspricht, die Entdeckung von Lagerstätten zu revolutionieren.

KI als Schlüssel zur Rohstoffsuche

KI-Algorithmen bieten enorme Vorteile bei der Analyse großer Datenmengen und der Identifizierung potenzieller Vorkommen. Durch die Verwendung von maschinellem Lernen, einer Unterform von KI, können Muster in umfangreichen geologischen und geophysikalischen Informationen erkannt werden, die auf das Vorhandensein bestimmter Rohstoffe hinweisen. Dieser digitalisierte Prozess ist schneller, präziser und meist kostengünstiger als herkömmliche Methoden. Die oft mühsamen und zeitaufwendigen Felduntersuchungen könnten in ihrem Umfang verringert werden. Bei bestehenden Minen kann KI zu verlängerten Abbauzeiten verhelfen, da das Ausmaß der Lagerstätte besser erfasst ist. Menschliche Expertise verliert dabei jedoch nicht an Bedeutung, denn der Mensch muss die richtigen Fragen stellen, damit die KI die passenden Antworten liefern kann. Außerdem müssen Fachleute vor dem Rechner die Ergebnisse der Analysen validieren.

China an vorderster Front

Die Volksrepublik China hat sich als Pionier im Einsatz von KI bei der Suche nach Bodenschätzen positioniert. Das Land hat durch langjährige Erfahrung in der Förderung kritischer Mineralien wie Seltene Erden und zahlreiche Expeditionen viele Informationen gesammelt, die nun von leistungsstarken KI-Algorithmen analysiert werden. Ein aktuelles Projekt widmet sich der Suche nach Seltenerdvorkommen im Himalaya. Dies geht aus einer Meldung der South China Morning Post hervor. In der ohnehin abgelegenen Region werden vielversprechende Lagerstätte auf einer Länge von über 1.000 Kilometern vermutet. Dieses gilt es genau zu lokalisieren.

Weitere Länder und Projekte, die KI in der Rohstoffsuche nutzen

Das US-amerikanische Startup Kobold Metals will mit KI-Unterstützung in großer Tiefe liegende Lagerstätten von Batteriemetallen aufspüren. Dafür arbeitet das Unternehmen mit dem Bergbauriesen BHP zusammen, der den Abbau von Kupfer und Nickel in Westaustralien plant. Dies meldete die Nachrichtenagentur Reuters und berichtete von einem weiteren Projekt von Kobold Metals. An den Explorationsarbeiten in einer Kupfermine in Sambia ist das Startup ebenfalls beteiligt.

Auch in Kanada, das für seine reichen Rohstoffvorkommen bekannt, investiert man verstärkt in die KI-basierte Rohstoffsuche. Firmen wie Goldspot Discoveries nutzen bereits Algorithmen, heißt es in einer Pressemeldung des Unternehmens. Sie lassen die KI geologische Daten analysieren, um neue Lagerstätten für Edelmetalle zu identifizieren.

Der Algorithmus, der von einem Team aus Forschern der Carnegie Institution for Science in Washington, D.C., entwickelt wurde, hat sogar das Potenzial, Rohstoffe außerhalb der Erde aufzuspüren, berichtete der Branchenportal Rohstoff.net. In Kombination mit anderen Analysemethoden wäre ein Einsatz auf extraterrestrischen Objekten wie Planeten oder Asteroiden möglich.

Mehr Erfolgschancen im Bergbau der Zukunft

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Suche nach kritischen Rohstoffen eröffnet neue Perspektiven und „kann die Kosteneffizienz und Suchgeschwindigkeit deutlich erhöhen“, wie der Tagesspiegel schreibt. Länder wie China, die USA, Australien und Kanada sind Vorreiter in diesem Bereich und können bereits erste Erfolge vorweisen. Die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Technologien kann mithelfen, die Erfolgschancen im Bergbau zu erhöhen und damit die Verfügbarkeit kritischer Rohstoffe langfristig abzusichern.