莫纳什大学(Monash University)和塔斯马尼亚大学(University of Tasmania)的一项研究表明，除非澳大利亚在采矿业采用人工智能，否则它可能会失去在清洁能源、电动汽车和太阳能电池等关键和稀有矿物领域的世界领先优势。

　　在《自然通讯》上发表的一篇论文中，研究人员认为，人工智能将彻底改变用于生产清洁能源技术的铜、锂、镍、锌、钴和稀土矿物的开采。

　　澳大利亚拥有全球最大的镍和锌探明储量，全球第二大的钴和铜探明储量，以及全球第三大的铝土矿探明储量，因此处于有利地位。它也是世界上最大的铝土矿和锂生产国，也是第三大钴生产国。

　　莫纳什大学经济系负责研究的副院长、联合研究员拉塞尔·史密斯教授表示，为了利用这些资源，澳大利亚必须在采矿过程的各个阶段都采用人工智能。

　　史密斯教授说:“有了正确的政策和技术进步，人工智能有可能改变采矿业，使其更高效、更具成本效益、风险更低、更环保。”

　　关键和稀有矿物是到2050年实现净零排放的关键部分。但国际能源署(IEA)认为，从勘探到生产需要12.5年，这意味着投资者认为风险太大。

　　为了到2050年实现全球净零排放，国际能源署估计，到2030年需要投资3600 - 4500亿美元，预计供应将在1800 - 2200亿美元之间。这意味着投资缺口高达2300亿美元。

　　这种短缺可能导致未来供应不足，使脱碳努力成本更高，并可能减缓其速度。史密斯教授说，他们的研究可以帮助解决这些问题。

　　“人工智能可以通过使用基于无人机的摄影测量和遥感来改善矿产测绘等过程;更准确地计算矿山的寿命，提高采矿生产力，包括钻井和爆破性能，”史密斯教授说。

　　“人工智能还可以通过预测成本井喷的风险，以及设备规划和预测性维护和设备管理来减少维修，从而降低所需的投资回报率。”

　　来自塔斯马尼亚大学塔斯马尼亚商业与经济学院的联合研究员Joaquin Vespignani副教授表示，他们的理论表明，未解决技术和非技术障碍的后端关键矿产项目，如涉及锂和钴的项目，对投资者来说表现出额外的风险，他们称之为后端风险溢价。

　　“我们发现，后端风险溢价增加了资金成本，因此有可能减少对该行业的投资。我们提出，后端风险溢价也可能降低人工智能技术在采矿业的生产率预期收益，”维斯皮纳尼副教授说。

　　“然而，人工智能的进步可能会通过缩短采矿项目的持续时间和降低相关风险所需的投资率来降低后端风险溢价本身。我们的结论是，降低能源转型相关成本的最佳方法是政府大力投资人工智能采矿技术和研究。

　　“如果世界各国政府不大力投资采矿业的人工智能，以提高生产率和改善环境实践，那么清洁能源转型的成本将很高，可能会减缓脱碳的努力。”

　　更多信息:Joaquin Vespignani等人，人工智能投资降低关键矿产供应风险，Nature Communications(2024)。DOI: 10.1038/s41467-024-51661-7期刊信息:自然通讯由莫纳什大学提供引文:使用人工智能来降低关键矿物供应的风险(2024年，10月1日)检索自2024年10月1日https://techxplore.com/news/2024-10-artificial-intelligence-critical-mineral.html本文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。