Immer noch hat die Bergbaubranche vielfach ein angestaubtes Image, werden Rohstofffirmen als „Fossilien“ in einer modernen Wirtschaftswelt angesehen. In bestimmten Bereichen und Fällen mag das auch stimmen, doch im Bereich der Technologie ist die Minenindustrie oft in vorderster Front vertreten.
Immer noch hat die Bergbaubranche vielfach ein angestaubtes Image, werden Rohstofffirmen als „Fossilien“ in einer modernen Wirtschaftswelt angesehen. In bestimmten Bereichen und Fällen mag das auch stimmen, doch im Bereich der Technologie ist die Minenindustrie oft in vorderster Front vertreten.
Ganz zwangsläufig müssen die Bergbaugesellschaften zum Beispiel auf immer neue Methoden zur Entdeckung und Ausbeutung neuer Rohstoffvorkommen setzen, da nach Hunderten oder gar Tausenden von Jahren des Abbaus von Rohstoffvorkommen leicht zu entdeckende Lagerstätten von wirtschaftlicher Bedeutung immer seltener werden.
Und abgesehen davon, in immer abgelegenere Regionen vorzudringen, stellen neue Technologien nach wie vor die beste Möglichkeit dar, eine große Entdeckung zu machen. Kein Wunder also, dass Regierungen, Universitäten, Technologiefirmen und Rohstoffgesellschaften immer auf der Suche nach neuen Möglichkeiten sind, neue wirtschaftliche Rohstoffvorkommen aufzuspüren. Dabei hilft natürlich, dass die verfügbare Rechenleistung immer weiter steigt, die Techniken zur Entnahme und Analyse von Proben fortlaufend verbessert werden und Technologien aus anderen Branchen für den Bergbausektor adaptiert werden können.
Künstliche Intelligenz gewinnt im Minensektor stark an Bedeutung
Im Vordergrund stehen dabei seit einiger Zeit die Künstliche Intelligenz (KI) sowie das maschinelle Lernen, eine Unterart der KI. Gerade erst haben neue Untersuchungen wieder das gewaltige Potenzial aufgezeigt, mit Hilfe von KI und maschinellem Lernen wichtige, neue Rohstoffe zu entdecken.
Demzufolge können KI und maschinelles Lernen eine bedeutende Rolle dabei spielen, die immer schneller wachsende Datenflut z.B. aus dem Explorationssektor zu sichten und zu verstehen. Daraus könnten nach Ansicht der Verfasser zusammen mit den multidimensionalen analytischen Fähigkeiten des maschinellen Lernens die Minenfirmen und deren Berater eine neue, Daten gestützte Strategie zur Entdeckung neuer Rohstoffvorkommen entwickeln. Die Ersteller der Studie entwickelten dabei selbst ein Modell, das aus einer riesigen Datenbasis zu unterschiedlichsten Standorten und Rohstoffarten half, bisher unbekannte Mineralvorkommen vorherzusagen. Unter anderem gelang es so, vielversprechende Gebiete zu identifizieren, die eine Reihe von Batteriemineralen sowie Seltenen Erden enthalten.
Und natürlich sind diese Forscher bei weitem nicht allein auf weiter Flur. Schon seit Längerem bietet beispielsweise Goldspot Discoveries eine Reihe von Anwendungen an, die auf maschinellem Lernen beruhen und den Rohstoffunternehmen helfen sollen, ihre in der Exploration gewonnenen Daten in möglichst aussichtsreiche Ziele umzuwandeln. Und 2021 verkündete das Silicon Valley-Startup KoBold Metals, das von Bill Gates und Jeff Bezos unterstützt wird, eine Kooperation mit dem Bergbauriesen BHP, um Kobolds KI basierte Technologie zum Aufspüren von Batteriemetallvorkommen in Western Australia einzusetzen. Und gerade erst (wir berichteten) schlossen Microsoft und BHP eine Kooperation im Bereich KI.
Allgemein wird davon ausgegangen, dass die Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einen großen und steigenden Einfluss auf den Bergbausektor haben dürften, da immer mehr Firmen auf diese neue Technologie setzen dürften, um insbesondere bei der Exploration ihre Erfolgschancen zu erhöhen. Die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) schätzt, dass KI das weltweite Bruttoinlandsprodukt bis 2030 um bis zu 16 Billionen US-Dollar erhöhen könnte, was mehr als 10% des weltweiten BIP entsprechen würde. Der Minensektor dürfte seinen Teil dazu beitragen.
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