モナッシュ大学とタスマニア大学の調査によると、オーストラリアは鉱山分野で人工知能を導入しない限り、クリーンエネルギー、電気自動車、太陽エネルギー用バッテリーに使用される重要な希少鉱物で世界をリードする優位性を失うリスクがあるという。

ある論文で出版されたでネイチャーコミュニケーションズと研究者らは主張する。人工知能銅、リチウム、ニッケル、亜鉛、コバルト、希土類鉱物生産するために使用されるクリーンエネルギーテクノロジー。

オーストラリアは、世界最大のニッケルと亜鉛の確認埋蔵量、第二位のコバルトと銅の確認埋蔵量、そして世界第三位のボーキサイト確認埋蔵量の恩恵を受ける絶好の位置にあります。また、ボーキサイトとリチウムの世界最大の生産国であり、コバルトの生産国としては世界第 3 位です。

モナシュ大学経済学部の共同研究者副学部長、ラッセル・スミス教授は、これらのリソースを活用し、オーストラリアはマイニングプロセスのすべての段階でAIを採用する必要があると述べた。

「適切な政策と技術の進歩, AIは鉱業を変革し、より効率的でコスト効率が高く、リスクが軽減され、環境に優しいものになる可能性を秘めています」とスミス教授は述べています。

クリティカルかつ希少鉱物しかし、国際エネルギー機関 (IEA) は、探査から生産まで 12.5 年かかると指摘しており、これは投資家がリスクが高すぎると考えていることを意味します。

2050年までに世界のネットゼロを達成するには、2030年までに3,600億～4,500億米ドルの投資が必要となり、供給量は1,800億～2,200億米ドルになるとIEAは見積もっている。これは最大 2,300 億米ドルの投資不足を意味します。

このような不足は将来的に供給不足につながる可能性があり、脱炭素化の取り組みのコストが高くなり、脱炭素化の取り組みが遅れる可能性があります。スミス教授は、彼らの研究がこれらの多くの問題の解決に役立つ可能性があると述べた。

「AI は、ドローンベースの写真測量や鉱物マッピングなどのプロセスを改善できる可能性があります。リモートセンシング;鉱山の寿命をより正確に計算し、掘削や発破のパフォーマンスを含む採掘の生産性を向上させることができます」とスミス教授は述べています。

「AI は、コスト高騰のリスクを予測することや、修理を最小限に抑えるための設備計画や設備の予測保守と管理を予測することで、必要な投資収益率を下げるためにも使用できます。」

共同研究者であるタスマニア大学タスマニア経営経済学部のホアキン・ベスピニャーニ准教授は、彼らの理論は、リチウムやコバルトなどの技術的および非技術的障壁が解決されていない重要な鉱物プロジェクトがバックエンドであることを示唆していると述べた。、投資家にとって追加のリスクを示し、これをバックエンド・リスク・プレミアムと呼んでいます。

「私たちは、バックエンドのリスクプレミアムが資本コストを上昇させるため、この分野への投資を削減する可能性があることを示しています。私たちは、バックエンドのリスクプレミアムが、AIテクノロジーによって期待される生産性の向上も減少させる可能性があると提案しました。鉱業部門です」とヴェスピニャーニ准教授は語った。

「しかし、AIの進歩は、関連リスクを低減することで採掘プロジェクトの期間と必要な投資率を短縮することにより、バックエンドのリスクプレミアム自体を軽減する可能性があります。エネルギー移行に関連するコストを削減する最善の方法は、次のとおりであると結論付けています。政府がAIマイニング技術と研究に多額の投資をすること。

「生産性を向上させ、環境慣行を改善するために、世界中の政府が鉱山業界の AI に多額の投資をしなければ、クリーン エネルギーへの移行はコミュニティにとってコストが高くなり、脱炭素化の取り組みが遅れる可能性があります。」