에너지 전환의 맥락에서 흔히 백금이라고 불리는 부드러운 백색 금속인 리튬은 매우 귀중한 품목입니다. 결국 리튬은 전기 자동차, 전력 저장 키트부터 스마트폰, 장난감에 이르기까지 모든 것에 전력을 공급하는 배터리의 핵심 구성 요소입니다. 실리콘과 이를 반도체 칩으로 바꾸는 정교한 기계와 마찬가지로 미국도 EV 배터리 제조에 필요한 리튬 공급을 확보하기 위해 중국과 경쟁하고 있습니다. 그러나 미국은 부족을 바라보고 있으며 캐나다는 금을 얻었을 수도 있습니다. Fleet Space는 AI와 위성 관측을 사용하여 캐나다 퀘벡 지역에서 대규모 리튬 매장지를 발견했다고 주장합니다.
Cisco 리튬 프로젝트의 일환으로 회사는 현재 최대 3억 2900만 톤의 리튬 광물을 채굴하기 위한 탐사 목표인 41,000헥타르가 넘는 지역에 초점을 맞췄습니다. 캐나다에서 리튬 매장지를 발견하기 위해 회사는 “복잡한 지질 시스템에 대한 다중물리학 기반 이해”를 제공한다고 주장되는 Exosphere 위성 플랫폼에 의존했습니다. 간단히 말하면 표면에 대한 다층 분석을 수행하는 지구물리학적 감지 시스템입니다.
Fleet Space는 AI 처리를 활용하여 지하 지질에 대한 통찰력을 제공하는 나노 위성 집합체를 운영합니다. 위성 시스템은 최대 7km 깊이에서 3D 지하 이미지 캡처를 수행할 수 있습니다. Fleet은 ANT+HVSR 감지가 업계 표준보다 최대 10배 더 민감하다고 말합니다. 이 플랫폼은 또한 수 킬로미터 깊이에서 자기 이미징을 수행할 수 있는 MT 시스템을 배포합니다. 가장 중요한 아이디어는 지상 센서를 사용하여 지진, 자기, 전기, 지질학 및 중력 데이터를 결합한 다음 모델링 작업을 위해 이 모든 데이터를 위성에 전달하는 것입니다. 다층적인 분석이지만 퍼즐의 중요한 부분은 Exosphere 위성 시스템에서 예측 AI를 사용하는 것입니다.
AI는 어떻게 리튬 발견을 가능하게 합니까?
세계의 리튬 매장량은 다소 고르지 않게 분포되어 있습니다. 볼리비아, 칠레, 아르헨티나가 매장량의 절반 이상을 차지하고 있으며, 중국은 금속 가공의 주요 허브로 남아 있습니다. 그러나 최근의 발견은 풍경을 극적으로 변화시킬 위험이 있습니다. 지난 7월 중국은 거의 5억 톤에 달하는 귀중한 광석을 보유하고 있는 것으로 추정되는 대규모 리튬 매장지를 발견했다고 보고했습니다. AI 덕분에 중국에서 비슷한 규모의 또 다른 유적지가 발견되면 서방 국가에 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 그러나 AI는 방정식에 어떻게 적합합니까?
Fleet Space는 귀중한 광물이 지하에 있을 가능성이 가장 높은 곳을 찾아 탐사 속도를 높이고 정확성을 높이기 위해 AI를 사용한다고 말합니다. ExoSphere 시스템은 위성과 센서 데이터를 결합하여 표면 아래에 어떤 유형의 암석과 광물이 있는지 예측하여 팀이 다음 탐색 위치를 정확하게 결정하는 데 도움을 줍니다. 궁극적인 목표는 자원 잠재력이 가장 높은 드릴 대상을 선택하는 것입니다. 이는 확장된 시추 작업으로 인해 발생할 수 있는 귀중한 시간과 비용을 절약하는 접근 방식입니다.
의학 분야에서 사용되는 AI 모델과 마찬가지로 Fleet Space의 AI는 공개 도메인의 과거 시추 데이터 세트와 수백 건의 자체 조사를 통해 훈련되어 지질학 모델을 구축하고 귀중한 통찰력을 제공합니다. 그러나 리튬 매장량을 찾는 것이 추출 성공과 같지는 않습니다. 웁살라 대학교 지구과학과에서 발표한 논문에 따르면, “탐사 성공률은 1000개의 탐사 프로젝트 중 1개 미만의 광산이며, 프로젝트가 발견에서 광산 생산으로 전환되는 데 수십 년이 걸릴 수 있습니다.” Fleet Space가 제공하는 위성 AI 기술은 탐사 속도를 높이는 데 도움이 되지만 모든 잠재적인 사이트가 은유적으로 금광인 것은 아닙니다.
