Zaawansowane narzędzia wspierają mapowanie potencjalnego występowania złóż o niskim wpływie na środowisko
Aby przeprowadzić skuteczną zieloną transformację i osiągnąć neutralność klimatyczną do 2050 r., UE potrzebuje coraz większej ilości surowców krytycznych (CRM). Odpowiedzialne pozyskiwanie i recykling CRM zmniejszają wpływ poszukiwań i wydobycia na przyrodę i środowisko. Jednym z najlepszych sposobów, aby to zrobić, jest przeprowadzenie in silico „wydobycia perspektywiczngo” zarówno dla surowców pierwotnych, jak i wtórnych z wykorzystaniem modeli do precyzyjnej identyfikacji celów o wysokim potencjale przy zerowym wpływie na środowisko. W ramach finansowanego ze środków UE projektu EIS(odnośnik otworzy się w nowym oknie) opracowano narzędzia integrujące sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i głębokie uczenie do analizy obszernych zbiorów danych z poprzednich kampanii poszukiwawczych. Takie oparte na danych podejście powinno przyspieszyć odkrycia, zminimalizować zakłócenia ekologiczne i wspierać bardziej zrównoważone i wydajne poszukiwania CRM.
Zaawansowane narzędzia do modelowania wykorzystują istniejące duże zbiory danych
„Integracja sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia z poszukiwaniem minerałów ma potencjał transformacyjny. Poprzez analizę ogromnych zbiorów danych z poprzednich kampanii poszukiwawczych — w tym danych geofizycznych, geochemicznych i geologicznych -—technologie te mogą odkrywać wzorce i korelacje, których dostrzeżenie przekracza ludzkie możliwości” — wyjaśnia koordynatorka projektu Hafsa Ahmed Munia z Geological Survey of Finland GTK(odnośnik otworzy się w nowym oknie). Wykorzystanie sztucznej inteligencji znacznie zmniejsza potrzebę kosztownych i inwazyjnych operacji terenowych, obniżając w ten sposób zarówno koszty finansowe, jak i środowiskowe. Uczenie maszynowe i modele głębokiego uczenia, które mogą stale ulepszać się dzięki nowym danym, z czasem doprowadzą do bardziej precyzyjnych i niezawodnych zdolności predykcyjnych.
Cyfrowa biblioteka systemów minerałów pierwotnych i zaawansowane narzędzia analityczne
Istniejące niekomercyjne narzędzia do analizy potencjału występowania złóż są rozproszone i wymagają znacznej wiedzy specjalistycznej do skutecznego korzystania z nich. „Aby wypełnić tę krytyczną lukę, zespół projektu EIS opracował dwie aplikacje, które obejmują nowe geomodele, a także nowatorskie, szybkie i opłacalne narzędzia do analizy danych przestrzennych do analizy poszukiwań minerałów, mapowania i modelowania systemów mineralnych” — wyjaśnia Munia. EIS toolkit(odnośnik otworzy się w nowym oknie) to samodzielna biblioteka języka Python dla systemów mineralnych. Integruje uczenie maszynowe i analizę danych przestrzennych, aby ułatwić mapowanie potencjału występowania złóż na poziomie niespotykanym w obecnie dostępnym bezpłatnym oprogramowaniu. Narzędzia z tego zestawu mogą być używane indywidualnie w programach w języku Python lub z pomocą kreatora EIS QGIS(odnośnik otworzy się w nowym oknie). Kreator EIS QGIS(odnośnik otworzy się w nowym oknie) to przyjazny dla użytkownika interfejs, który zwiększa dostępność zestawu narzędzi, usprawniając przepływy pracy dla geologów i specjalistów ds. poszukiwań. Wtyczka umożliwia użytkownikom nawigację na każdym etapie mapowania potencjału występowania złóż. Repozytorium zawiera dokumentację instalacji oprogramowania.
Zrównoważone europejskie dostawy CRM przy minimalnym wpływie na środowisko
W ramach projektu EIS oceniono zdolność narzędzi EIS do tworzenia map potencjału występowania złóż dla surowców wtórnych (z kopalń lub z odpadów przetwórczych/metalurgicznych). Ocena wykazała luki w potrzebnych informacjach i zaowocowała zaleceniami dotyczącymi tego, jak ułatwić mapowanie potencjalnego występowania złóż dla surowców wtórnych. „Wspierając zespoły poszukiwawcze na wszystkich etapach ich projektów, narzędzia EIS usprawnią przepływy pracy, umożliwią lepsze podejmowanie decyzji i ułatwią zrównoważone odkrywanie CRM poprzez bardziej precyzyjne poszukiwania złóż” — podsumowuje Munia. W ten sposób wyniki projektu zwiększą długoterminową samowystarczalność Europy w zakresie CRM i będą wspierać wdrażanie Europejskiego Zielonego Ładu, co przyniesie korzyści dla gospodarki UE, jej mieszkańców i środowiska. Społeczeństwo może dowiedzieć się więcej o istotnej roli CRM w życiu codziennym i gospodarczym, zielonej transformacji i zrównoważonym rozwoju poprzez podcasty i filmy(odnośnik otworzy się w nowym oknie).
