Fortgeschrittene Werkzeuge unterstützen sanfte Kartierung der Ausbeutbarkeit von Mineralien
Um den grünen Wandel zu realisieren und bis 2050 klimaneutral zu werden, benötigt die EU immer größere Mengen kritischer Rohstoffe. Durch verantwortungsvolle Beschaffung und Recycling kritischer Rohstoffe werden die Auswirkungen der Exploration und des Abbaus auf Natur und Umwelt verringert. Einer der besten Wege zu diesem Ziel, besteht darin, sowohl für Primär- als auch für Sekundärrohstoffe eine Beurteilung der Förderwürdigkeit („Prospectivity Mining“) in silico durchzuführen, bei dem Modelle zur präzisen Identifizierung von Zielen mit hohem Potenzial zum Einsatz kommen, ohne die Umwelt zu belasten. Im Rahmen des EU-finanzierten Projekts EIS(öffnet in neuem Fenster) wurden Werkzeuge entwickelt, die KI, maschinelles Lernen und Deep Learning integrieren, um umfangreiche Datensätze aus früheren Explorationskampagnen zu analysieren. Dieser datengestützte Ansatz soll die Entdeckung beschleunigen, ökologische Beeinträchtigungen minimieren sowie die nachhaltigere und effizientere Exploration kritischer Rohstoffe unterstützen.
Fortgeschrittene Modellierungswerkzeuge nutzen vorhandene Big Data
„Die Integration von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning in die Mineralexploration birgt transformatives Potenzial. Anhand der Analyse umfangreicher Datensätze aus früheren Explorationskampagnen einschließlich geophysikalischer, geochemischer und geologischer Daten können diese Technologien Muster und Korrelationen aufdecken, die von Menschen nicht zu erkennen sind“, erklärt Projektkoordinatorin Hafsa Ahmed Munia von Geological Survey of Finland(öffnet in neuem Fenster). Mit dem Einsatz von KI wird der Bedarf an teuren und invasiven Feldeinsätzen erheblich reduziert und damit werden sowohl die finanziellen als auch die ökologischen Kosten gesenkt. Maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle, die mittels neuer Daten kontinuierlich verbessert werden können, werden im Lauf der Zeit präzisere und zuverlässigere Vorhersagefähigkeiten entstehen lassen.
Digitale Bibliothek der Primärmineralsysteme und fortgeschrittene Analysewerkzeuge
Die vorhandenen nichtkommerziellen Instrumente zur Analyse der Ausbeutbarkeit von Mineralien sind verstreut und erfordern erhebliches Fachwissen, um sie effektiv einzusetzen. „Um diese kritische Lücke zu schließen, hat das Team von EIS zwei Softwareanwendungen entwickelt, die neue Geomodelle sowie neuartige, schnelle und kosteneffiziente Raumdatenanalysewerkzeuge zur Analyse der Mineralexploration, Kartierung und Mineralsystemmodellierung umfassen“, erklärt Munia. Das EIS-Instrumentarium(öffnet in neuem Fenster) ist eine eigenständige Python-Bibliothek für Mineralsysteme. Es integriert maschinelles Lernen und Raumdatenanalyse, um die Kartierung der Förderwürdigkeit von Mineralien auf einem Niveau zu erleichtern, das mit der gegenwärtig verfügbaren freie Software nicht erreichbar ist. Die Werkzeuge des Instrumentariums können einzeln in Python-Skripten oder über die EIS QGIS-Assistenz(öffnet in neuem Fenster) genutzt werden. Der QGIS-Assistent(öffnet in neuem Fenster) von EIS ist eine nutzungsfreundliche Schnittstelle, die den Zugang zum Instrumentarium verbessert und den Geologie- und Explorationsfachleuten die Arbeitsabläufe vereinfacht. Das Plug-in gestattet es den Nutzenden, durch jeden Schritt der Kartierung der Ausbeutbarkeit von Mineralien zu navigieren. Das Datenarchiv enthält eine Dokumentation zur Installation der Software.
Nachhaltige europäische Versorgung mit kritischen Rohstoffen bei minimalen Umweltauswirkungen
Das EIS-Team bewertete die Fähigkeit der EIS-Instrumente zur Erstellung von Förderwürdigkeitskarten für Sekundärrohstoffe (aus Bergwerken und/oder aus Aufbereitungs-/Metallurgieabfall). Bei der Bewertung wurden Informationslücken festgestellt und dementsprechende Empfehlungen formuliert, wie die Kartierung der Mineralienausbeutbarkeit für Sekundärrohstoffe unterstützt wird. „Die EIS-Instrumente unterstützen die Explorationsteams in allen Phasen ihrer Projekte, wobei sie die Arbeitsabläufe rationalisieren, eine bessere Entscheidungsfindung zulassen und die nachhaltige Entdeckung von kritischen Rohstoffen durch präziseres Anpeilen von Lagerstätten erleichtern“, berichtet Munia abschließend. Auf diese Weise werden die Projektergebnisse die langfristige Selbstversorgung Europas in Bezug auf kritische Rohstoffe erhöhen und die Umsetzung des europäischen Grünen Deal unterstützen, was der EU-Wirtschaft, ihren Menschen und der Umwelt zugutekommt. Die Öffentlichkeit kann über die projekteigenen Podcasts und Videos(öffnet in neuem Fenster) mehr über die wichtige Rolle kritischer Rohstoffe im täglichen Leben und in der Wirtschaft, im Zusammenhang mit dem grünen Wandel und der nachhaltigen Entwicklung erfahren.
