La grande quête technologique pour trouver les métaux nécessaires à la refonte énergétique

La demande de lithium, de cobalt, de graphite et d'autres matériaux pour batteries explose. L'IA peut aider à les déterrer.

Une mine et une fonderie de nickel au Manitoba. Getty

par

• Pierre Maddie page d'archives

11 août 2021

Au cours des dernières semaines, chaque jour où la météo le permettait, un hélicoptère contracté par KoBold Metals a survolé une région éloignée du nord du Québec transportant une cargaison inhabituelle.

Une bobine de cuivre de 115 pieds de large pendait du ventre de l'engin, envoyant des ondes électromagnétiques dans la terre et créant des courants dans les roches profondément souterraines. Tout bon conducteur électrique renvoyait des signaux révélateurs à une bobine réceptrice, suggérant que les roches pourraient contenir de précieux gisements de nickel et de cobalt, des métaux utilisés dans les batteries alimentant les téléphones portables, les ordinateurs portables et les voitures électriques.

Une fois que le pilote a fini de scanner une bande de terre - dans un bon jour, l'hélicoptère parcourra plus de 100 miles - les données ont été transmises par satellite aux scientifiques de KoBold travaillant dans des bureaux à des milliers de kilomètres. Ces chercheurs ont intégré les nouvelles données d'enquête dans des modèles d'apprentissage automatique, qui les ont combinées avec des tonnes d'autres données que l'entreprise a recueillies pour améliorer la compréhension de la géologie de la région. Enfin, ils ont introduit toutes ces informations dans un système d'intelligence artificielle que KoBold a développé en partenariat avec l'université de Stanford. Le système s'appuie sur une vaste puissance de calcul pour conseiller l'équipe sur les meilleurs endroits à étudier ensuite.

Grâce à cette gamme d'outils logiciels de haute technologie, la société d'exploration minière basée à San Francisco, soutenue par Bill Gates et Jeff Bezos, peut modifier ses plans de levés aériens au jour le jour pour se concentrer plus rapidement sur des endroits prometteurs à forer.

C'est loin de la façon dont les géologues ont traditionnellement chassé les gisements minéraux, ce qui revient à collecter des données de terrain et à les analyser lorsque la saison d'exploration est terminée.

Alors que les méthodes conventionnelles reposaient entièrement sur l'interprétation humaine, de nos jours, la science des données et l'apprentissage automatique sont devenir une plus grande partie de l'effort pour trouver le prochain gros sous terre. Reconnaissant que les métaux qui sous-tendent la technologie moderne sont de plus en plus difficiles à trouver à mesure que le secteur de l'énergie propre appétit pour eux croît de façon exponentielle , les investisseurs de la Silicon Valley parient que des entreprises comme KoBold peuvent aider l'industrie minière à suivre le rythme, en accélérant la découverte de nouveaux minerais et en réduisant ses coûts.

Que cette intuition soit correcte ou non, les experts affirment que l'implication de grandes personnalités de la technologie pourrait attirer l'attention sur le manque d'investissement dans de nouvelles mines et potentiellement attirer les financements nécessaires pour les startups qui espèrent récolter les métaux d'une manière plus responsable sur le plan environnemental et social.

Quand les gens pensent aux véhicules électriques, il est facile d'oublier les matières premières qui alimentent ces trucs brillants que nous voyons dans la salle d'exposition, dit Kwasi Ampofo , analyste du secteur minier au cabinet de recherche énergétique BloombergNEF.

Plus difficile à trouver

La demande de métaux et de minéraux comme le lithium, le cobalt, le graphite et le nickel, tous utilisés dans les batteries alimentant les véhicules électriques et le réseau, devrait augmenter essor dans les années à venir . Un mai rapport par l'Agence internationale de l'énergie a constaté que le déploiement de technologies d'énergie propre au rythme nécessaire pour empêcher un réchauffement climatique de 2 ˚C multipliera par plus de trente la demande de minéraux utilisés dans le stockage de l'énergie d'ici 2040.

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Mais le secteur minier ne suit pas le rythme . La mise en service de nouvelles mines peut prendre plus d'une décennie une fois qu'une entreprise a obtenu des droits et des permis miniers. Découvrir le meilleur endroit pour creuser un trou dans le sol peut prendre encore plus de temps : avec la plupart des corps minéralisés à haute teneur facilement identifiables déjà trouvés et des investissements dans l'exploration déclin , les nouveaux gisements minéraux sont de plus en plus difficiles à repérer. Une règle de base communément énoncée dans le domaine est que seul un site sur 100 évalués révélera un gisement pouvant être exploité de manière rentable. Mais certains experts pensent que c'est plus proche d'un sur 1 000.

Les outils de science des données comme l'apprentissage automatique, dans lesquels les algorithmes sont formés pour passer au crible des ensembles de données massifs et des modèles ponctuels, ont le potentiel d'accélérer considérablement le processus de découverte. De plus en plus, les sociétés minières utilisent ces systèmes pour analyser simultanément des ensembles de données sur la géologie, la géochimie et la géophysique, dans l'espoir de repérer des corrélations qui ne seraient pas apparentes pour un humain.

En combinant cette approche avec l'outil d'aide à la décision développé avec Stanford, KoBold fait le pari qu'il peut multiplier par 20 les taux de découverte. Josh Goldman , directeur de la technologie de l'entreprise. KoBold affirme que l'approche réduira également l'impact environnemental de l'exploration, car cela signifiera moins de trous de forage perdus dans le sol.

contrairement à nombreuses autre entreprises de science des données qui se concentrent sur l'exploitation minière, KoBold ne vend pas de service. Au lieu de cela, il développe des outils logiciels pour guider son propre travail d'exploration, ce qui signifie que KoBold peut décider où la prospection aura lieu. Et il prétend que cela ne fonctionnera que dans les domaines où il peut le faire de manière éthique et avec l'adhésion de la communauté.

Travailleurs de KoBold sur le terrain se préparant à un levé aérien.

LUTIN

Bien qu'il reste à voir si KoBold peut tenir ses promesses de taux de découverte bien meilleurs et d'opérations minières plus propres, l'argumentaire de vente a trouvé un écho auprès des investisseurs. La société, qui a été fondée en 2018 et emploie environ deux douzaines de data scientists et de géologues, a levé des dizaines de millions de dollars auprès de Breakthrough Energy Ventures, un fonds de technologie climatique qui compte Bill Gates, Jeff Bezos et Richard Branson parmi ses investisseurs et son conseil d'administration. membres, ainsi que Andreessen Horowitz , une importante société de capital-risque de la Silicon Valley. Début 2021, la compagnie pétrolière nationale norvégienne Equinor a pris une participation dans KoBold et a promis un financement supplémentaire par l'intermédiaire de sa branche de capital-risque, qui investit dans des entreprises travaillant pour permettre un avenir à faible émission de carbone.

Nous avons investi dans KoBold Metals pour aider à résoudre le problème critique de trouver et de développer les grandes quantités de matériaux de batterie clés nécessaires pour électrifier la planète, déclare Carmichael Roberts, qui siège au comité d'investissement de Breakthrough Energy Ventures. Des pénuries possibles de le cobalt et le nickel sont attendus au cours de la prochaine décennie. Les mines de cobalt et de nickel partagent également une histoire troublée de environnemental et droits humains les abus, placement pression sur les grandes entreprises technologiques pour trouver des sources plus éthiques.

La société a deux concessions minières divulguées publiquement, en Québec et nord de la Saskatchewan , où il mène cet été des travaux exploratoires depuis le sol et les airs. Il travaille également sur une troisième propriété non divulguée au Canada et sur des sites non spécifiés en Zambie et en Australie occidentale, a déclaré Goldman.

Une partie de la raison pour laquelle l'entreprise a concentré ses efforts initiaux sur le Canada est que le pays possède de grandes quantités de données d'enquête dans le domaine public, y compris des rapports de terrain narratifs, des cartes géologiques usées par le temps, des données géochimiques sur des échantillons de trous de forage, des données d'enquête magnétiques et électromagnétiques aéroportées. , lectures lidar et imagerie satellite couvrant plusieurs décennies d'exploration.

Nous avons un système où nous pouvons ingérer toutes ces données et les stocker dans des formats standard, contrôler la qualité de toutes les données, les rendre consultables et pouvoir y accéder par programmation, explique Goldman.

Dynamisme high-tech

Une fois qu'elle a compilé toutes les informations disponibles pour un site, l'équipe de KoBold explore les données à l'aide de l'apprentissage automatique. L'entreprise pourrait, par exemple, construire un modèle pour prédire quelles parties des gisements de minerai ont les plus fortes concentrations de cobalt, ou créer une nouvelle carte géologique d'une région montrant tous les différents types de roches et structures de failles. Il peut ajouter de nouvelles données à ces modèles au fur et à mesure de leur collecte, permettant à KoBold de modifier de manière adaptative sa stratégie d'exploration presque en temps réel, explique Goldman.

Le Canada met à la disposition du public des ensembles de données et d'autres informations, comme cette image de la Saskatchewan générée par lidar.

GOUVERNEMENT DU CANADA

KoBold a déjà utilisé les connaissances des modèles d'apprentissage automatique pour acquérir ses concessions minières canadiennes et développer ses programmes de terrain. Son partenariat avec Stanford Centre de prévision des ressources terrestres , en cours depuis février, ajoute une couche supplémentaire d'analyse au mélange sous la forme d'un agent de décision IA qui peut élaborer un plan d'exploration complet.

Le géoscientifique de Stanford, Jef Caers, qui supervise la collaboration, explique que ce décideur numérique quantifie l'incertitude dans les résultats du modèle de KoBold, puis conçoit un plan de collecte de données pour réduire séquentiellement cette incertitude. Comme un joueur d'échecs essayant de gagner une partie en aussi peu de coups que possible, l'IA visera à aider KoBold à prendre une décision concernant un prospect avec un minimum d'efforts inutiles, que cette décision soit de forer à un endroit particulier ou de s'en aller.

Guy Desharnais , un géologue d'exploration qui a écrit et a donné des conférences sur les applications minières pour l'apprentissage automatique, dit qu'il y a une énorme valeur à utiliser ces types d'outils pour compiler et analyser de nombreux ensembles de données à la fois. Mais Desharnais avertit également qu'il y a beaucoup de mises en garde quant à savoir si l'apprentissage automatique peut faire des sauts intuitifs ou des décisions intelligentes.

Les données géologiques sont souvent très inégales à la fois dans l'espace et dans le temps, et cette incohérence, associée à une qualité de données incohérente, peut amener les modèles à se verrouiller sur de faux signaux ou à faire des inférences incorrectes. De plus, comme les gisements de minerai de haute qualité sont rares, les géologues n'ont souvent pas beaucoup d'exemples positifs de ce qu'ils recherchent afin de former un algorithme pour en détecter des similaires.

En fin de compte, le véritable travail de recherche du gisement sera un géologue humain qui utilisera ces outils pour améliorer ses capacités, explique Desharnais.

Il peut être difficile de dire si l'apprentissage automatique ou d'autres outils d'IA aident les humains à découvrir des choses qu'ils ne trouveraient pas par eux-mêmes, dit Holly Bridgewater , géologue d'exploration chez Unearthed, une organisation australienne qui organise des hackathons et d'autres efforts pour promouvoir l'innovation dans le secteur des ressources. Bridgwater explique que seules quelques cibles minières potentielles sélectionnées sont testées, car le processus est très coûteux. Obtenir cette boucle de rétroaction positive de ce qui fonctionne réellement est un défi, dit-elle.

Mais alors que Bridgwater soupçonne qu'il sera difficile pour KoBold de prouver que ses outils améliorent réellement les taux de découverte de minéraux par vingt, elle estime que l'objectif de l'entreprise était raisonnable. Je pense que c'est très plausible, dit-elle, parce que notre taux de réussite est si mauvais.

Ampofo, l'analyste minier de BloombergNEF, affirme que le symbolisme d'une startup technologique bien financée entrant dans l'espace minier peut être plus important que n'importe quel métal de batterie découvert par KoBold.

Desharnais est d'accord.

Je pense que le plus grand impact qu'une entreprise comme KoBold aura, c'est qu'elle attirera l'attention sur le manque d'investissement, dit-il. Ils pourront collecter des fonds dans des sources où d'autres personnes n'ont pas collecté d'argent - pour faire ressortir de nouvelles données ou mettre à jour d'anciennes données et réellement trouver de nouvelles choses.