Face aux pressions des coûts et aux ressources en baisse, l’industrie minière se tourne vers de nouvelles technologies qui peuvent améliorer la prospection des minéraux et l’exploration.
«Il existe de nombreuses nouvelles technologies pour aider à accélérer l’exploration – méthodes géophysiques, IA, analyse hyperspectrale – mais vous avez toujours besoin de ce forage physique», explique Haydn Daxter, PDG de Power Metals, qui explore et développe des projets de césium, de lithium et de tantalum au Canada.
À mesure que les dépôts deviennent plus difficiles à identifier, la nouvelle technologie d’imagerie – combinée à l’IA – gagne du terrain.
«De plus en plus, l’industrie reconnaît que les objectifs sont plus difficiles à trouver – car ils sont soit sous couvert ou plus de profondeurs», explique Jonathan Rudd, président de Dias Geophysical, une entreprise basée au Canada qui offre des enquêtes géophysiques à l’industrie minière. «Je crois que les technologies qui peuvent caractériser le sous-sol à de plus grandes profondeurs sont celles qui vont faire la différence», explique Rudd.
Une fois les données collectées, elles doivent être utilisées judicieusement, ce qui signifie que l’intégration avec la géologie, la géochimie et d’autres ensembles de données est essentielle. «L’IA est certainement un domaine qui ajoute de la valeur à cela», poursuit Rudd.
Ce sentiment est repris par d’autres qui tirent parti de l’IA pour soutenir la découverte et l’exploration des minéraux.
«L’intelligence artificielle, en particulier les agents de l’IA, joue un rôle crucial dans l’exploitation minière, de la découverte à l’exploration», raconte Alex Boucher, vice-président de Seequent Labs Technologie d’exploitation.
Seequent a récemment lancé une nouvelle plate-forme de données Geoscience basée sur le cloud, Seequent EVO, qui vise à relever le défi de gérer de grandes quantités d’informations dans les silos ou les joyaux murés.
«La centralisation des données améliore la collaboration grâce à la gestion des données, à la recherche géospatiale et à la visualisation 3D, garantissant aux décideurs que les décideurs ont accès aux informations actuelles», ajoute Boucher.
Le rôle de l’IA dans l’exploration minérale
L’utilisation de l’IA augmente dans la prospection des minéraux et l’exploration à travers une gamme de technologies.
Plus de la moitié des répondants à un récent Globaldata L’enquête a identifié l’exploration et l’évaluation des ressources axées sur l’IA comme le premier domaine d’intervention pour les investissements miniers au cours des cinq prochaines années.
L’IA peut aider les sociétés minières à analyser de grands volumes de données géologiques, d’images satellites et de documents historiques pour identifier les dépôts minéraux potentiels. Il peut également être utilisé pour acquérir des connaissances et une compréhension du terrain et pour le tracer avec une plus grande précision que possible par l’effort humain seul, selon GlobalData, Technologie d’exploitationla société mère.
De plus, l’appariement des modèles et l’analyse prédictive peuvent être combinés avec l’IA pour analyser de grandes quantités de données géologiques pour révéler les emplacements les plus probables des ressources minérales.
Les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) peuvent également détecter les modèles, les anomalies et les indicateurs de minéralisation, aidant à une exploration plus efficace et à la sélection cible.
«Dans l’exploitation minière, ce que vous avez, c’est de nombreuses données cloisonnées qui ont été collectées au fil des ans et dans de nombreux cas des décennies; AI a la capacité de rassembler ces données», explique Gary Agnew, PDG et co-fondateur d’Ideon Technologies.
Prendre une approche basée sur les données de l’exploration
L’appétit de l’industrie pour l’IA s’aligne sur les appels des leaders de l’industrie pour accélérer l’adoption de la technologie.
Flavia Tata Nardini, PDG et co-fondatrice de Fleet Space Technologies basée en Australie, a utilisé son discours d’ouverture à la Convention du PDAC le 4 mars pour faire appel à l’industrie pour déplacer son état d’esprit vers une plus grande exploration des minéraux basée sur les données.
Aujourd’hui, il y a «trop de jeu» au lieu de vraiment examiner les données, affirme Nardini.
Son entreprise tire parti de la connectivité satellite, des données multiphysiques 3D (collectées à partir de capteurs sismiques) et de l’IA dans le cadre de sa technologie d’exploration de minéraux d’exosphère. L’entreprise a travaillé avec des géants miniers tels que Rivière rouge, Champs d’or et Barrick sur les efforts d’exploration des minéraux.
“Si vous travaillez dans ce monde, vous dirigez une entreprise de perspicacité des données”, a déclaré Nardini lors de son discours. Elle a également imploré les dirigeants miniers de «créer une équipe d’ingénieurs logiciels ou de scientifiques des données qui ont travaillé avec l’IA» pour stimuler l’innovation.
Fleet Space est l’une des nombreuses sociétés qui exploitent l’IA dans la découverte minérale. La start-up Kobold Metals, qui est soutenue par Bill Gates et Jeff Bezos, en a une far A amassé 1 milliard de dollars de financement total Pour soutenir son approche axée sur l’IA de l’exploration des minéraux.
L’imagerie hyperspectrale gagne du terrain
L’imagerie hyperspectrale était une autre technologie sous les projecteurs du PDAC, obtenant une mention lors d’une présentation d’ouverture par Mike Henry, PDG de BHP.
Henri dit Le fait que l’application de nouvelles technologies d’autres secteurs, notamment des capteurs sismiques 3D et de la tomographie par muon, pourrait soutenir l’exploration à plus de profondeurs ou dans des régions sous-explorées du Canada.
BHP travaille déjà avec Ideon Technologies sur un programme d’imagerie utilisant des détecteurs de muon de panneau à la mine souterraine du barrage olympique en Australie-Méridionale.
Le CTO et le co-fondateur d’Ideon, Doug Schouten, a présenté une étude de cas au PDAC illustrant comment la tomographie par muon est utilisée pour cartographier une zone de 6 km, à environ 1 km sous la surface dans une zone d’exploitation active occupée.
Les données MUON collectées ont montré une bonne conformité aux modèles de blocs BHP pour les zones avec des données de forage étendues, mais ont également identifié une «structure à haute densité», qui représente une cible de forage intéressante dans une zone sans forage préalable.
Dans la région du Yukon enneigée au Canada, Ideon a utilisé son imagerie muon haute résolution et sa technologie d’IA pour Identifier les nouvelles cibles de forage pour les métaux de feux de feu Dans le district de Macmillan Pass.
Malgré la météo dure, Fireweed a pu gagner «une intelligence exploitable en temps réel à partir d’une solution d’imagerie collective passivement des données sur le site pendant la morte-saison», selon Jack Milton, vice-président de la géologie à Fireweed.
Agnew dit que la solution aide les entreprises à accélérer le temps de découverte «de 50% ou plus», à un coût plus faible et avec plus de confiance.
Power Metals a également effectué des essais en utilisant une analyse hyperspectrale pour prédire l’occurrence de l’or lors d’un projet au Canada. Daxter dit que l’essai a «bien fonctionné», bien que l’adoption puisse être ralentie par des horaires d’exploration serrés ainsi que par le scepticisme de l’industrie autour de l’adoption de nouvelles technologies.
Défis dans l’adoption de nouvelles technologies d’exploration
La réticence de l’industrie à adopter l’innovation est considérée comme un obstacle principal à l’adoption de technologies telles que l’IA dans l’exploration des minéraux.
«En raison de la façon dont les codes sont créés pour établir des ressources minérales, à la fois en Australie et au Canada, beaucoup de forages traditionnels sont nécessaires», explique Chris Evans, directeur général de Winsome Resources, propriétaire de plusieurs projets canadiens au lithium.
Il ajoute que même si une technologie pouvait cartographier exactement à quoi ressemble un corps de miry, aucun investisseur n’est susceptible de commettre des centaines de millions de dollars à un projet sans résultats de forage.
Cependant, la réticence de l’industrie à adopter la technologie pourrait changer, Agnew pointant une adoption rapide de véhicules autonomes par les mineurs au cours de la dernière décennie.
Néanmoins, les problèmes liés à l’intégration des données doivent être résolus si l’industrie minière doit adopter largement la technologie comme l’IA.
«La plus grande obstacle à l’adoption des technologies émergentes est de surmonter les silos de produits et d’informations existants de l’industrie», explique John Vandermay, CTO chez Seequent. «Les opérations minières dépendent souvent d’une variété de systèmes hérités et d’outils propriétaires qui ne communiquent pas bien entre eux. Cela peut créer des défis d’intégration et rendre difficile pour les organisations d’adopter pleinement les nouvelles technologies.»
Un défi connexe découle de la complexité de la gestion des ensembles de données à grande échelle.
«Avoir un ensemble de données pertinent et qui peut être fusionné avec d’autres packages que vous pouvez utiliser à votre avantage est toujours un travail en cours pour de nombreuses entreprises», explique Daxter.
Evans souligne que Winsome a dépensé 100 millions de dollars au cours des trois dernières années, principalement sur le forage – ou les «données simplement» qui doivent encore être analysées.
Boucher souligne que la modélisation ML et Géoscience est essentielle pour accélérer la découverte minérale car elles permettent de découvrir des modèles cachés dans de grands ensembles de données.
«L’industrie minière doit s’adapter en adoptant de nouveaux flux de travail et en évoluant rapidement des technologies, telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique», ajoute-t-il.
«Ce type d’adaptabilité sera crucial pour l’industrie minière car il cherche à rester compétitif dans un paysage technologique en évolution rapide.»