KI als Schlüssel zur Erkundung kritischer Mineralien – neue Methode

Die Energiewende und die damit verbundene Elektrifizierung haben die weltweite Aufmerksamkeit auf die Erschließung kritischer Mineralien gelenkt. Trotz steigender Investitionen hat die Zahl der neuen Entdeckungen in den letzten zwei Jahrzehnten abgenommen. Eine neue Studie aus dem arXiv-Repository schlägt eine Lösung vor: Künstliche Intelligenz als Enabler eines rigorosen, wissenschaftlichen Erkundungsprozesses, der kognitive Verzerrungen und Fehlalarme reduziert und die Kosten senkt.

Der Ansatz basiert auf einer philosophischen Grundlage, die Bayesianismus und Falsifikation verbindet. Datengewinnung wird dabei primär als Mittel zur Widerlegung von menschlich generierten Hypothesen verstanden. Die Entscheidung, welche Daten als nächstes erhoben werden sollen, wird mit überprüfbaren Metriken quantifiziert und auf rationaler Entscheidungsfindung beruhen. Das Ergebnis ist ein praktisches Protokoll, das als Vorlage für jede Erkundungskampagne dienen kann.

Damit das Protokoll in der Praxis umsetzbar ist, werden verschiedene Formen von KI benötigt. Besonders wichtig sind dabei ein neuartiges, unüberwachtes Lernverfahren, das mit Fachexperten zusammenarbeitet, um Daten besser zu verstehen und mehrere konkurrierende geologische Hypothesen zu generieren. Ergänzt wird dies durch zwei „Human‑in‑the‑Loop“-KI‑Algorithmen, die die optimale Planung von geologischen, geophysikalischen, geochemischen und Bohrdaten ermitteln. Dabei steht die Reduktion der Unsicherheit der Hypothesen vor der Reduktion von Konzentration und Tonnengewicht.