Intelligenza artificiale, la startup che la usa per scovare i metalli “verdi”

Author: Wired

“Questi mezzi sono difficili da capottare“, mi assicura il geologo Wilson Bonner mentre il fuoristrada a quattro ruote che sta guidando si inclina improvvisamente su un lato, facendomi quasi cadere tra il fango smosso dalle ruote. Stiamo risalendo il fianco di una collina boscosa in zona rurale dell’Ontario, in Canada, in una fredda giornata autunnale, diretti verso una destinazione che secondo l’azienda per cui lavora Bonner, la startup KoBold Metals, rappresenta il connubio tra un’intelligenza artificiale (Ai) all’avanguardia e uno dei più antichi settori industriali dell’umanità, quello minerario.

In effetti completiamo il tragitto di mezz’ora relativamente indisturbati, riuscendo finalmente a superare un tratto costellato da alberi spezzati e sterpaglie calpestate lungo una striscia di terreno fangoso. Un tubo nero, largo quanto il mio braccio, sporge dal terreno: è l’estremità superiore di un buco profondo quasi un chilometro, scavato da un impianto di trivellazione delle dimensioni di un camion che si trova lì vicino. Non è una bella vista, ma questa cavità potrebbe segnare una svolta per il futuro dell’estrazione mineraria, un’industria cruciale per la transizione del mondo verso le energie rinnovabili.

Mentre in molte parti del globo si inizia a passare dai combustibili fossili ad alternative più ecologiche, si intensifica la corsa globale per trovare grandi quantità di cobalto, litio e altri metalli necessari per costruire le batterie delle auto elettriche, i pannelli solari e le turbine eoliche di cui avremo bisogno. Tuttavia, individuare nuovi giacimenti minerari è sempre più difficile e costoso. La maggior parte delle riserve mondiali è già stata sfruttata. Quelle che rimangono tendono a trovarsi in luoghi remoti, nelle profondità nel sottosuolo. In genere, i minatori raccontano che solo un’esplorazione su cento si rivela fruttuosa.

Il connubio tra Ai e il settore minerario

KoBold Metals, una startup fondata quattro anni fa, è una delle aziende che stanno cercando di accelerare questo processo e renderlo più economico ed efficiente ricorrendo all’intelligenza artificiale. L’azienda ha costruito un database titanico che incorpora tutte le informazioni raccolte sulla crosta terrestre, l’equivalente di trenta milioni di pagine di rapporti geologici, campioni di terreno, immagini satellitari, documenti di ricerca accademici e rapporti scritti a mano un secolo fa. Un team di analisti dei dati converte queste informazioni in dati leggibili dalle macchine, per esempio scansionando i rapporti scritti con un software di riconoscimento ottico dei caratteri (Ocr) o standardizzando le informazioni geofisiche registrate in formati digitali diversi.

I dati vengono quindi analizzati da algoritmi di apprendimento automatico che identificano modelli geologici e altre caratteristiche dei luoghi in cui sono stati trovati i metalli in passato. Gli algoritmi possono poi essere utilizzati per trovare zone promettenti che non sono state ancora esplorate, producendo una serie di mappe che indicano dove è probabile che si trovino gli ambiti metalli. Sostenuta da investitori come la società di venture capital Andreessen Horowitz e la Breakthrough energy ventures di Bill Gates, la scorsa estate la KoBold ha messo in campo le prime squadre di esplorazione alla ricerca di metalli in Zambia, Groenlandia e Canada, dove si trova il sito che ho visitato in Ontario, vicino a Crystal Lake.