本文探讨了采矿公司如何利用人工智能寻找新金属。

采矿业在满足清洁能源的增长需求方面面临着一个关键挑战，但传统的勘探方法的有效性正在下降，特别是在铜和锂等重要金属方面。在这种背景下，采矿公司正将人工智能作为一种潜在解决方案。深度学习是人工智能的一种类型，包括ChatGPT等生成式人工智能，它的出现为利用大量的数据来确定未开发的金属来源提供了新的可能性。虽然人工智能具有巨大的潜力，但专家们强调需要克服数据限制和犹豫的态度才能充分发挥其潜力。

人工智能在采矿业的力量：

人工智能，特别是深度学习和生成式人工智能，有可能彻底改变采矿业。这些人工智能技术利用人工神经网络处理数据和建模复杂系统，模仿人脑的学习过程。传统上对采用新技术持保守态度的采矿业现在认识到了人工智能的变革力量。

增强的勘探能力：

采矿公司已经开始利用人工智能技术提升他们的勘探工作。像Freeport-McMoRan和Rio Tinto这样的大公司已经在其采矿业务中部署了人工智能和先进的计算解决方案。人工智能在容量测试、虚拟矿山建模和数据分析等任务中起到了助力作用，最终提高了生产力和效率。

此外，包括Earth AI、ALS GoldSpot Discoveries Ltd.和Tomra Systems ASA在内的许多公司正在利用人工智能进行勘探活动，以发现新的金属矿床。

生成式人工智能的崛起：

生成式人工智能软件的最新发展，引发了采矿业的极大兴趣和大量投资。生成式人工智能可以处理人类能力无法达到的大量数据，从而增强了人工智能驱动的勘探的效果。深度学习人工智能模型学习抽象表达形式和作出有意义的选择的能力有望超越人类地质学家。

克服挑战：

尽管人工智能具有巨大的潜力，但也面临着需要解决的挑战。采矿业在成功勘探方面数据匮乏，阻碍了人工智能进行准确预测的能力。与石油和天然气行业的勘探—生产较短的周期相比，采矿操作需要数十年时间。因此，人工智能系统可以从中学习的数据有限，影响了其作为勘探工具的有效性。行业专家强调，人工智能需要足够的成功经验和数据来提升其能力。

数据限制和怀疑：

专家们对于人工智能能否成为一个熟练的勘探者持谨慎的态度，主要是因为数据的限制和地质的复杂性。矿产的稀缺性和所需的漫长时间使得确定成功勘探所需的关键因素变得困难。此外，深度学习人工智能对高强度计算能力的需求可能导致其只能被较大的采矿公司所使用。

金属勘探中人工智能的承诺：

尽管存在一些挑战，但人工智能在重塑勘探机制和推动新的金属发现方面具有巨大潜力。深度学习的指数级进展扩大了人工智能可以实现的边界。通过应用生成式人工智能，人工智能技术可以分析历史的勘探报告并将其转化为数字数据库，提取可能被忽视的有价值信息。通过最大化人工智能在矿产勘探中的应用，该行业希望逆转发现新金属矿床的成功率的下降趋势。

结论：

采矿业为满足清洁能源转型的金属需求，不断探索人工智能作为一个改变游戏规则的工具的可能性。通过利用深度学习和生成式人工智能，采矿公司可以处理大量数据，发现未开发的金属资源。尽管仍存在许多挑战，但该行业认识到人工智能在重塑勘探机制和推动新的金属发现方面的潜力。随着人工智能技术的不断进步，采矿业必须拥抱这种变革的潜力，以确保未来可持续供应关键材料。

 

来源：https://www.analyticsinsight.net/mining-companies-testing-ais-potential-in-finding-new-metals/