论IBM与KoBold Metals及斯坦福大学开发的AI智能体技术，且应用领域与效益
3月5日消息，ibm、矿业勘探初创公司kobold metals和斯坦福大学正在利用ai技术来搜寻新的电池材料，它们的研究可以使电池的材料和矿物开采环节更加环保。有学者预计，2050年电动汽车将会达到20亿辆，将消耗大量锂、钴等金属用作电池材料，也会产生一系列环境问题。
为此kobold metals公司正在联合斯坦福大学开发一种ai智能体技术，以此搜寻那些开采时对环境影响最小的金属矿脉，有可能提高20倍的勘探效率。ibm则使用现有电解质材料数据训练ai，使ai可以设计出较为环保的分子电解质材料。
一、用ai加速勘探，应对金属需求急剧扩张
kobold metals与斯坦福大学地球资源预测中心合作开发了一个ai智能体，这项技术可以帮助勘探者决定工作的地点与方式。
双方一起完善了ai智能体的顺序决策算法，来确定勘探者下一步应如何收集数据，如在现场上空驾驶飞机、收集钻探样本等。
斯坦福大学地质学家jef caers教授称，ai智能体可以加快勘探决策过程，使勘探者能够一次评估多个地点。
他将该技术比作自动驾驶汽车，该车辆不仅可以收集、处理周围环境数据，还能根据环境数据采取行动，进行导航或改变车辆行驶速度。
而kobold metals的ai智能体技术，可以通过分析土壤样品、卫星的高光谱成像、历史中存留的手写钻探报告等数据，应用机器学习方法来预测矿体成分异常的位置。
ai可视化描绘了井眼电磁模型的预测图，左图为真实值，右图为预测值
（来源：kobold metals）
kobold metals联合创始人兼ceo库尔特·豪斯（kurt house）称，当地下的各种矿藏都被发现时，人们意识到需要大规模改变当前能源种类，这种改变需要用到更多的金属矿物。
kobold metals主要寻找铜、钴、镍和锂等矿物，而这些金属是电动汽车、太阳能板、智能手机等设备电池的关键材料。
根据《自然》12月份的一篇论文，全球电动汽车的数量在2019年为750万辆，随着各国减少温室气体排放的努力，2050年这个数字可能会变成20亿辆。
该论文的作者称，为这些车辆提供动力每年需要12太瓦（10^12瓦）时的电量，大约为当前美国年发电总量的10倍，这意味着金属供应链将急剧扩张。
二、ai智能体速度超人类20倍，降低勘探成本
jef caers说：“如果我们现在想要减轻温室效应并摆脱化石燃料，我们需要在几年内制造更多的电池，不能再等待10-20年来期待发现更多的金属矿物。”
当前几乎所有的锂离子电池都使用钴，这种金属的主要供应地是刚果民主共和国，那里的成年人和儿童经常需要冒着生命危险进行开采。
铜也是一种重要的材料，但是铜开采的过程中需要大量的水资源，而目前大部分的铜矿都来自智利阿塔卡马沙漠附近的缺水地区。
在这种情况下，矿业公司很难在扩大开采的同时，不对当地的生态环境和人民生活造成破坏。
kurt house在项目现场（来源：kobold metals）
kurt house称，如果想要减少开采对环境的影响，通常需要多次地址考察，以寻找优质的矿脉，而该ai智能体可以减少考察时间与成本。
这些步骤之前对于勘探公司来说成本较高，风险较大，所以公司经常为了避免浪费资源而行动缓慢。
而ai智能体做出这种决策的速度大概比人类快20倍，还能减少矿物勘探中的误报频率。jef caers认为，这在地质科学中是一个全新的领域。
受比尔·盖茨领导的breakthrough energy ventures基金支持，kobold metals已经在澳大利亚、北美和撒哈拉以南非洲等三处地点进行了勘测，预计今年将收集到这三处地点的现场数据，这些数据也将首次证实ai智能体判断的准确程度。
三、ibm训练ai，设计新分子材料代替钴、锂成分
ibm研究人员也在寻找电池中钴、锂等成分的代替成分，以设计符合可持续理念的电池。
其研究团队正在使用ai技术，来识别并测试比当前锂离子电池更加安全和高效的电解质。
该项目侧重于那些现有并且可以马上投入市场的材料，但是另外一项相关研究则希望创建新分子材料代替现有材料。
ibm的ai专家使用生成模型（generative models）来训练ai学习已知材料的分子结构和这些材料的粘度、熔点、电子导电率等物理性质。
根据ibm专家seiji takeda和young-hye的邮件，他们使用已知的电解质材料数据进行ai训练，以此来设计合适的电解质或离子导电聚合物。
一旦完成ai训练，研究人员就可以要求ai“设计一种符合x、y和z特性的新型分子电解质材料”，ai模型就会参考结构特征关系，设计候选材料。
目前ibm已经通过这种方法创建了一种名为photoacid generators的新分子，该分子可以帮助生产更环保的计算设备。
ibm还通过这种技术，设计了更先进的高分子复合膜，其二氧化碳吸收效果更好，可以应用于碳捕捉技术中。
seiji takeda和young-hye称，设计更具可持续性的电池将会是他们的下一个目标。
kobold metals和ibm的研究证明，ai技术可以在地质学和材料学领域发挥更大作用。在这两项研究中，ai技术涉及了收集数据、分析数据、决策与执行等多个环节，正在逐步改变各领域的思维方式。这或许将推动这两个领域更多的与ai领域研究者进行交流、合作。如果这两项ai研究成功，都可以有效地降低对环境的破坏，更好地推动可持续发展，也在展示了ai在这两个领域的前沿应用。同时我们也看到，随着电动汽车产业的快速发展，电池技术的未来前景十分可观，这可能是电能替代化石燃料的重要一步。
文章来源： 智东西
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一、用ai加速勘探，应对金属需求急剧扩张
kobold metals与斯坦福大学地球资源预测中心合作开发了一个ai智能体，这项技术可以帮助勘探者决定工作的地点与方式。
双方一起完善了ai智能体的顺序决策算法，来确定勘探者下一步应如何收集数据，如在现场上空驾驶飞机、收集钻探样本等。
斯坦福大学地质学家jef caers教授称，ai智能体可以加快勘探决策过程，使勘探者能够一次评估多个地点。
他将该技术比作自动驾驶汽车，该车辆不仅可以收集、处理周围环境数据，还能根据环境数据采取行动，进行导航或改变车辆行驶速度。
而kobold metals的ai智能体技术，可以通过分析土壤样品、卫星的高光谱成像、历史中存留的手写钻探报告等数据，应用机器学习方法来预测矿体成分异常的位置。
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（来源：kobold metals）
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kobold metals主要寻找铜、钴、镍和锂等矿物，而这些金属是电动汽车、太阳能板、智能手机等设备电池的关键材料。
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jef caers说：“如果我们现在想要减轻温室效应并摆脱化石燃料，我们需要在几年内制造更多的电池，不能再等待10-20年来期待发现更多的金属矿物。”
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铜也是一种重要的材料，但是铜开采的过程中需要大量的水资源，而目前大部分的铜矿都来自智利阿塔卡马沙漠附近的缺水地区。
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kurt house在项目现场（来源：kobold metals）
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