非洲大陆的关键矿产：美国满世界找矿 博茨瓦纳矿业公司利用人工智能加速稀土勘探
¬ Tsodilo 与美国巴特尔纪念研究所合作，在 Gcwihaba 项目中部署人工智能
¬ 该模型将利用现有数据优先考虑高概率钻探目标
¬ 此举反映了博茨瓦纳矿业向人工智能驱动的矿产勘探的更广泛转变
随着小型矿业公司 Tsodilo Resources 将人工智能应用于稀土勘探，博茨瓦纳矿业领域对人工智能的应用日益增多。
该公司于 03 月 29 日宣布与美国巴特尔纪念研究所合作，将人工智能整合到其 Gcwihaba 稀土项目中。此举顺应了博茨瓦纳的这一更广泛趋势，该国矿业公司越来越多地利用人工智能来寻找战略矿产。
英国的博茨瓦纳钻石公司（Botswana Diamonds）和阿特里安公司（Aterian）等企业已在铜、钴、镍和锌的勘探中引入了类似的工具。Tsodilo 公司现在的目标是让 Gcwihaba 公司也加入到这一变革中来。
根据合作协议，该公司将开发一个基于物理原理的预测性人工智能模型，该模型将利用现有的勘探数据进行训练。该工具旨在识别并排序项目目标区域中稀土矿化可能性最高的区域。
模型部署后，将随着新钻探结果的加入而不断完善，从而提高其准确性。Tsodilo 公司表示，这种方法有助于降低勘探风险，同时加快发现进程。
Tsodilo Resources 董事长 James Bruchs 表示："在整个采矿行业，人工智能正被日益广泛地应用于提供客观、数据驱动的目标定位，将传统数据集和新获取的数据集（包括钻探、地球物理和地球化学数据）整合到一个统一的框架中，并结合矿物系统模型，从而能够更准确地对高概率钻探目标进行分类、优先级排序和预测，同时降低勘探风险"。
Tsodilo 正寻求在 Gcwihaba 地区发现其首个矿床，而这项举措正是在此背景下推出的。该公司已宣布今年将开展一项高达 15,000 米的钻探计划，目标不仅包括稀土元素，还包括铜、钴、镍和钒。
人工智能在短期内能多大程度上改善勘探成果还有待观察。虽然在博茨瓦纳的部署尚未带来重大发现，但在非洲其他地区已有成功的案例。
其中一个最常被提及的案例是 KoBold Metals 在赞比亚发现的 Mingomba 铜矿，人工智能在该矿床的勘探策略中发挥了核心作用。
来源：ecofinagency
原文：toutiao.com/article/1861147622436935/
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