La IA es turbo

A medida que el mundo trabaja para hacer la transición de los combustibles fósiles a las fuentes de energía renovables, extraeremos menos petróleo y gas de la Tierra y más minerales como litio, cobalto y níquel. La demanda de estos materiales se ha disparado en los últimos años y seguirá creciendo a medida que implementemos más paneles solares, automóviles eléctricos, baterías y turbinas eólicas. Localizar y extraer minerales críticos es costoso, lento y difícil. Pero una startup con sede en Berkeley llamada KoBold Metals está utilizando inteligencia artificial para facilitar el proceso.

Deben haber dado con algo, porque la empresa fue declarada unicornio a principios de este verano después de recaudar 200 millones de dólares en financiación, liderada por las potencias de capital de riesgo Breakthrough Energy Ventures (que es la firma de capital de riesgo fundada por Bill Gates y respaldada por Jeff Bezos y Jack Ma) y Andreessen Horowitz.

KoBold dice que su objetivo es “transformar la exploración mineral de un proceso manual, guiado por juicios y de prueba y error a una ciencia escalable e impulsada por datos”, con un enfoque específico en metales para baterías de automóviles eléctricos. En realidad, la empresa no realizará ninguna minería por sí misma: localizará nuevos depósitos y luego se asociará con empresas mineras, actuando como asesora para ayudarlas a extraer los metales de manera más eficiente.

KoBold tiene un par de herramientas diferentes para hacer esto. Su sistema de datos se llama TerraShed y es una consolidación de todos los datos geocientíficos de dominio público que anteriormente estaban distribuidos en muchas fuentes y representados de diferentes maneras. Los datos podrían incluir cualquier cosa, desde mapas que muestren el tipo de roca en un lugar determinado hasta mediciones geoquímicas de la concentración de elementos en muestras de roca o suelo, hasta imágenes satelitales que miden la reflectancia espectral de minerales en la superficie de la Tierra, y mucho más.

TerraShed reunió todas estas fuentes de datos y estandarizó la forma en que se representa su información. Sus algoritmos analizan datos relevantes para cada etapa del proceso de exploración mineral, desde la búsqueda de nuevos depósitos hasta la construcción de una nueva mina.

Machine Prospector es la herramienta de KoBold para darle sentido a todos estos datos y utilizarlos para la toma de decisiones. Se compone de modelos de aprendizaje automático entrenados con datos geológicos históricos. De manera similar a cómo la IA puede modelar las estructuras e interacciones de millones de proteínas en una fracción del tiempo que le tomaría a un humano, la tecnología es fundamental para las operaciones de KoBold debido a la gran cantidad de datos involucrados y las infinitas formas en que se pueden combinar para arrojan resultados diferentes o, en este caso, información útil.

KoBold no sólo utiliza datos geológicos existentes, sino que también busca nueva información. Una forma de hacerlo es colgando un detector de metales gigante de un helicóptero que vuela en busca de depósitos de mineral. El bucle de la bobina del transmisor tiene 35 metros (115 pies) de diámetro y detecta corrientes inducidas provenientes de metales que se encuentran a gran profundidad.

Como señala la compañía en su sitio web, la mayoría de los depósitos minerales del mundo que pueden considerarse frutos maduros, porque están relativamente cerca de la superficie de la Tierra en lugar de a miles de pies bajo tierra, ya han sido descubiertos. Para impulsar el mundo renovable de un futuro no muy lejano, necesitaremos muchos más de esos minerales, y serán más difíciles de encontrar que los depósitos existentes.

Actualmente, KoBold está explorando más de 60 posibles proyectos en 3 continentes diferentes.

Crédito de la imagen: metales KoBold