Earth AI tự xây dựng phòng thí nghiệm riêng để tăng tốc tìm kiếm khoáng sản bằng AI

Mô hình AI chỉ thực sự hiệu quả khi dữ liệu đầu vào đủ tốt và kịp thời. Tuy nhiên, đối với Roman Teslyuk, dữ liệu này đang đến quá chậm.

"Tôi ghét sự chậm trễ," Teslyuk, nhà sáng lập và CEO của Earth AI, chia sẻ với TechCrunch.

Trong vài năm qua, Earth AI đã sử dụng AI để tìm kiếm các khoáng sản quan trọng như đồng, bạch kim và palladium tại những khu vực ở Úc mà trước đây ít người nghĩ đến có tiềm năng. Các mô hình AI của startup này đã chỉ ra một số điểm hứa hẹn, nhưng quá trình xác định vị trí tảng đá có nồng độ khoáng sản cao nhất lại diễn ra chậm hơn mong muốn của Teslyuk.

Vấn đề, theo ông, nằm ở các phòng thí nghiệm phân tích.

"Kể từ khi chúng tôi tăng công suất khoan, chúng tôi bắt đầu gặp phải những sự chậm trễ lớn," ông nói. Thông thường, các phòng thí nghiệm xử lý mẫu đá để tìm kiếm bằng chứng về khoáng sản thường có thời gian chờ (backlog) khoảng hai tháng. Tuy nhiên, gần đây, khi nhu cầu phát triển các nguồn mới tăng vọt, thời gian chờ đã tăng gấp đôi. "Chúng tôi đang bị chậm lại 7 km — tức là 7.000 mét mẫu mà chúng tôi chưa có dữ liệu."

Vì vậy, Earth AI đang tự thiết lập phòng thí nghiệm của riêng mình, startup này tiết lộ độc quyền với TechCrunch, với hy vọng sẽ giảm thời gian chờ từ năm tháng xuống còn năm ngày.

Tối ưu hóa quy trình với dữ liệu thời gian thực

Các mô hình của Earth AI rất giỏi trong việc xác định các khu vực có tiềm năng phát triển thành mỏ, nhưng sau khi xác định, startup vẫn cần khoan để xác nhận khoáng sản nằm dưới lòng đất và cách chúng phân bố. Khảo sát dưới lòng đất đã tiến bộ rất nhiều, nhưng vẫn không có gì thay thế được việc khoan thực tế.

Sau khi lõi khoan được lấy lên, chúng cần được xử lý bởi phòng thí nghiệm. "Chúng tôi không biết liệu mình có tìm thấy vàng hay không. Chúng tôi không thể nhìn thấy nó bằng mắt thường," ông nói.

Đối với các quyết định cuối cùng về giá trị kinh tế của một mỏ, bao gồm cả những quyết định có thể ảnh hưởng đến việc bán mỏ, Earth AI vẫn sẽ sử dụng các bên thứ ba để xác nhận phát hiện của mình. Tuy nhiên, trong quá trình thăm dò, một phòng thí nghiệm nội bộ nhanh chóng có khả năng giảm thiểu chi phí đáng kể bằng cách đảm bảo máy khoan được đưa đến đúng vị trí để thu thập dữ liệu tốt nhất cho mô hình.

"Nếu bạn không có câu trả lời kịp thời, bạn phải đợi năm tháng để có kết quả, thì câu hỏi tiếp theo [là nên khoan ở đâu] sẽ không tốt như nó có thể," Teslyuk nói. "Để giảm thiểu khoan, bạn muốn đặt đúng câu hỏi hiệu quả, nhận được thông tin kịp thời để bạn có thể thu hẹp chính xác nơi cần đến."