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AI 기반 광물 탐사: 순환 경제를 위한 미래 광산의 혁신 전략

우리가 만들고 사용하는 모든 것은 자라거나 채굴된 것입니다. 벽부터 창문, 가구, 그리고 우리의 스마트폰과 컴퓨터에 이르기까지, 현대 문명은 광물 없이는 불가능합니다. 저의 고향인 잠비아는 풍부한 구리 채굴 역사로 유명하며, 저 또한 채굴과 과학의 접점에서 광부의 길을 걷게 되었습니다.

오늘날 우리가 ‘순환 경제’를 이야기할 때, 이는 모든 것을 전기로 구동하는 것을 의미합니다. 배터리로 움직이는 자동차, 트럭, 로봇, 드론, 항공기가 우리의 경제를 지탱할 것이며, 모든 학교의 아이들은 동등한 접근성을 가진 컴퓨터를 필요로 할 것입니다. AI를 위한 데이터 센터는 첨단 칩으로 가득 찰 것이고, 이 모든 것은 풍부한 재생 에너지원에서 공급될 것입니다. 이를 위해 필요한 원자재는 재활용이 가능해야 하며, 우리는 청정하고 순환적인 경제를 만들어야 합니다.

이러한 미래를 위해서는 훨씬 더 많은 리튬, 구리, 코발트, 니켈 등 핵심 광물이 필요하며, 2040년까지 400개 이상의 새로운 광산을 건설해야 합니다. 하지만 광산을 건설하기 전에 원자재를 찾아야 합니다. 그리고 바로 이 지점에서 현재 광업 산업의 큰 문제가 드러납니다.

광물 탐사의 현 주소와 직면한 도전 과제

성장을 위해 발견에 의존하는 제약 및 기술 산업에서는 주주에게 1달러를 환원할 때마다 약 1달러를 R&D에 투자합니다. 그러나 광업에서는 주주에게 1달러를 환원할 때, 탐사에는 1센트도 채 투자되지 않습니다. 이러한 저투자로 인해 탐사 및 채굴 기술이 거의 발전하지 않았다는 사실은 놀랄 일이 아닙니다. 실제로 지난 30년간 우리는 광체 발견 능력이 10배나 나빠졌습니다.

하지만 희망은 있습니다. 아직 발견되지 않은 엄청난 양의 광물 매장지가 존재합니다. 단지 더 깊고, 더 찾기 어려울 뿐입니다. 과거에 발견된 광산들은 지표면에 노출되어 있거나 지표면 근처에 있어 비교적 쉽게 찾을 수 있었습니다. 이제 우리는 더 깊은 곳을 탐사해야 합니다.

우리는 흔히 이러한 재료들이 고갈될 것이라고 배웠지만, 실제로 광체 매장지가 부족한 것이 아닙니다. 우리는 그들이 어디에 있는지에 대한 정보가 부족한 것입니다. 마치 수정 구슬이 있다면 가장 좋은 암석을 찾아 최소한의 폐기물로 채굴할 수 있겠지만, 현실에는 그런 수정 구슬이 없습니다. 우리는 이 재료들이 어디에 있는지 예측해야 합니다.

AI와 머신러닝: 광물 탐사의 혁신

기존 방식의 한계와 KoBold의 혁신적인 접근 방식

저의 동료들과 저는 KoBold에서 업계가 소홀히 해왔던 일을 하고 있습니다. 우리는 모든 것을 예측하고, 모르는 것을 정량화하며, 효율적으로 정보를 수집하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 지금 발밑 1,000미터 아래에 구리 농도가 얼마나 되는지, 얼마나 단단하고 부서지기 쉬운지, 밀도는 얼마나 되는지 예측할 수 있을까요? 우리는 이 모든 것을 예측하고, 그 예측의 불확실성을 정량화하는 머신러닝 기술을 개발하고 있습니다.

실제로 광물 탐사를 위해 수천 킬로미터를 비행하며 지구의 자기장, 중력장 같은 정보를 수집하는데, 여기에는 한 가지 문제가 있습니다. 2차원 데이터로 3차원 모델을 구축하기 때문에 우리가 찾는 모든 것에 대해 무한한 가능성이 존재합니다. 예를 들어, 광체가 더 작고 지표면에 가깝거나, 더 크고 깊이 있어도 측정값은 동일하게 나올 수 있습니다. 기존 산업은 이러한 문제를 무시하고 하나의 가능한 답만을 선택하여 최적 이하의 광산 설계를 하고 불필요한 물질을 채굴하곤 했습니다.

KoBold는 다른 방법을 발명했습니다. 우리는 측정된 데이터와 일치하는 모든 가능성을 수집합니다. AI를 훈련시켜 암석 아래의 관련 물리학을 학습하게 함으로써, 기존 방식이 하나를 테스트하는 시간 안에 10,000배 더 빠르게 물리적 반응을 시뮬레이션합니다. 이를 통해 우리는 더 나은 데이터를 수집하고, 다음에 어디를 탐사해야 할지에 대한 더 나은 예측을 할 수 있습니다.

• 더 정확한 예측으로 탐사 성공률 향상
• 데이터 불확실성 정량화로 효율적인 정보 수집
• 최소한의 비용으로 최대의 정보 획득

광체 정의 및 광산 설계 최적화

광체를 발견한 후에도 불확실성은 여전히 존재합니다. 우리는 광체의 크기와 형태를 정확히 정의해야 합니다. 발밑 1,000미터 아래에서 암석 샘플을 채취하여 구리 농도가 5%임을 확인했다고 가정해 봅시다. 이제 이 데이터 포인트와 관찰 결과가 있지만, 옆 사람 발밑의 구리 농도를 얼마나 정확하게 예측할 수 있을까요? 이는 광대한 도전 과제입니다. 우리는 단지 아주 작은 부분의 암석만을 샘플링했고, 그 사이의 모든 암석 특성을 예측해야 합니다.

KoBold의 기술은 제가 태어난 잠비아에서 빠른 속도로 광산 설계 및 개발을 돕고 있습니다. 단지 극히 일부의 암석만을 샘플링했음에도 불구하고, 우리의 예측을 기반으로 광산을 설계할 수 있습니다. 여전히 데이터와 일치하는 많은 가능성들이 존재하며, 그 차이는 불확실성의 척도입니다. 이는 다음에 어디에서 정보를 수집하고, 어디에 다음 시추 구멍을 뚫어야 하며, 언제 시추를 멈추고 실제로 광산 건설을 시작할 수 있는지를 알려줍니다.

미래 광산을 건설하기 위해서는 이러한 불확실성을 계속 다루어야 합니다. 기존 산업은 단일 모델을 기반으로 광산 전체를 설계합니다. 우리는 KoBold Mine이라는 광산 설계 최적화 도구를 개발하고 있습니다. 이 도구는 우리가 이전에 이야기했던 많은 가능한 광체 기하학에 대해 다양한 광산 설계를 고려합니다. 이를 통해 우리는 얼마나 많은 광물을 채굴하고, 얼마나 많은 폐기물을 생산하며, 얼마나 많은 물을 사용할지, 현금 흐름 등을 포함한 최상의 결정을 내릴 수 있습니다.

• 최적의 광물 채굴량 및 폐기물 감소
• 물 사용량 최적화 및 지속 가능한 운영
• 효율적인 인프라 및 터널 계획
• 수익성을 극대화하고 환경 영향을 최소화

미래 광산이 가져올 긍정적인 변화

더 나은 예측은 단순히 수익성만을 의미하지 않습니다. 암석의 취약한 부분을 알게 됨으로써 더 안전한 광산이 됩니다. 또한 환경에 미치는 영향을 줄여 환경적으로 지속 가능한 광산이 됩니다. 나아가 다양한 원자재 가격 변동 주기 동안 지역 사회와 기업을 지원할 수 있는 현금 흐름을 가진 회복력 있는 광산이 될 수 있습니다. 잠비아의 밍곰바 프로젝트는 바로 이러한 미래 광산의 모습이 될 것입니다. 저를 포함한 잠비아 및 아프리카 출신 인재들을 포함하여 전 세계의 훌륭한 인재들이 이 프로젝트를 설계하고 개발하고 있습니다.

우리의 삶의 방식이 계속 발전하고 더 많은 재료를 요구할 것이므로, 이러한 재료에 대한 수요가 계속 증가할 것이라는 현실에 직면하고 있습니다. 따라서 광업 산업은 책임감 있는 광부가 되고, 더 나은 기술로 더 좋은 광산을 건설하기 위해 반드시 변화해야 합니다. 아산테 (스와힐리어로 감사합니다).