莫納什大學和塔斯馬尼亞大學的研究表明，除非澳洲在採礦業採用人工智慧，否則澳洲可能會失去其在用於清潔能源、電動車和太陽能電池的關鍵和稀有礦物方面的世界領先優勢。

在一篇論文中發表在自然通訊，研究人員認為人工智慧將徹底改變銅、鋰、鎳、鋅、鈷和稀土礦物用於生產清潔能源技術。

澳洲處於有利地位，擁有全球最大的鎳和鋅探明儲量、第二大鈷和銅探明儲量以及世界第三大鋁土礦探明儲量。它也是世界上最大的鋁土礦和鋰生產國，也是第三大鈷生產國。

莫納什大學經濟系聯合研究員、研究副院長 Russell Smyth 教授表示，為了利用這些資源，澳洲必須在採礦過程的各個階段都採用人工智慧。

「透過正確的政策和技術進步史密斯教授表示：“人工智慧有潛力改變採礦業，使其更有效率、更具成本效益、風險更低且更環保。”

關鍵和稀有礦物是 2050 年實現淨零排放的關鍵部分。

為了在 2050 年實現全球淨零排放，IEA 估計到 2030 年需要投資 360-4500 億美元，預計供應量在 18-2200 億美元之間。這意味著投資缺口高達2,300億美元。

這種短缺可能會導致未來供應不足，使脫碳努力成本更高，並可能減慢進展。史密斯教授表示，他們的研究可以幫助解決其中的一些問題。

「人工智慧可以透過使用基於無人機的攝影測量和遙感;更準確地計算礦山的壽命並提高採礦生產率，包括鑽探和爆破性能，」史密斯教授說。

“人工智慧還可以透過預測成本井噴的風險以及設備規劃和預測性維護和管理來降低所需的投資回報率，以最大限度地減少維修。”

塔斯馬尼亞大學塔斯馬尼亞商業與經濟學院的聯合研究員副教授 Joaquin Vespignani 表示，他們的理論表明，後端關鍵礦產項目存在未解決的技術和非技術障礙，例如涉及鋰和鈷的項目，給投資者帶來額外的風險，他們稱之為後端風險溢價。

「我們表明，後端風險溢價會增加資本成本，因此有可能減少該行業的投資。我們提出，後端風險溢價也可能降低人工智慧技術在生產力方面的預期收益。採礦業，」維斯皮尼亞尼副教授說。

「然而，人工智慧的進步可能會縮短採礦項目的工期，並透過降低相關風險來降低所需的投資率，從而降低後端風險溢價本身。我們的結論是，降低與能源轉型相關的成本的最佳方法是促使政府大力投資人工智慧採礦技術和研究。

“如果世界各國政府不對採礦業的人工智慧進行大量投資以提高生產力和改善環境實踐，那麼清潔能源轉型對社區來說成本高昂，可能會減慢脫碳努力的高風險。”