Madencilikte yeni bir çağ başlıyor: Zamanda yolculuk! | Biokadar
Ne Kadar İçerik Biokadar Eğlence

Madencilikte yeni bir çağ başlıyor: Zamanda yolculuk!

Okuma Süresi: 2 Dakika Teknoloji’nin her geçen gün gelişmesiyle tüm bölümler hızlı bir biçimde değişiyor. Otomotivden sıhhat sanayisine kadar pek çok alanı derinden …

0 95

Teknoloji’nin her geçen gün gelişmesiyle tüm bölümler hızlı bir biçimde değişiyor. Otomotivden sıhhat sanayisine pek çok alanı derinden etkileyen Makine Öğrenmesi (Machine Learning), bu sefer de madenciliğe el atıyor. Klasik usullerden çok daha verimli çalışan bu teknoloji gelecek için ümit vadediyor.

EarthByte araştırma kümesi, sanal bir Dünya inşa ediyor. Araştırmacılar, GPlates ismini verdikleri bu simülasyonla içindeki tektonik faaliyetleri saptamaya çalışacak. Pek çok uygulaması bulunan kümenin kıymetli çalışmalarından biri de dağ nesilleri boyunca bakır yataklarının nerede oluştuğunu teknolojiyi kullanarak anlamak.

Makine Öğrenmesi işleri kolaylaştıracak!

Makine öğrenmenin en yaygın kullanıldığı alanlardan biri de madencilik olacak. Milletlerarası Güç Ajansı, yenilenebilir güç teknolojilerinde en yaygın kullanılan metal olan bakırın global arzı konusunda uyarıyor. Önümüzdeki yıllarda Dünya’nın, bilhassa bakır olmak üzere çok fazla metale muhtaçlığı olacak. Goldman Sachs, 2030 yılına bakır talebinin yüzde 600’e kadar artacağını ve global arzın giderek gerileceğini iddia ediyor. Talepteki bu inanılmaz artış, yeni ve büyük bakır yataklarını süratle bulmamız gerektiğini gözler önüne seriyor. İşte teknoloji tam da bu noktada devreye giriyor.

Amerika Birleşik Devletleri ve Avrupa Birliği üyeleri de dahil olmak üzere 100’den fazla ülkenin 2050 yılına net sıfır karbon emisyonu taahhüt etmesi bu suratı çok çabuk yakalamamız gerektiği gerçeğini kanıtlıyor. Yeni bakır yatakları keşfetmedikçe dönüşüm için gereken bakırı da elde etmemiz imkansız üzere görünüyor. Ancak uzun vakittir bakır fiyatları nispeten düşüktü. Bu sebeple son on yılda yeni maden yataklarının keşfi için gerçek düzgün araştırma yapılmadı. Sanayideki boşvermişliğin yarattığı tahribatı teknoloji giderebilir. Madencilik kesimindeki bu acil muhtaçlığı son yıllarda epey tanınan olan Makine Öğrenmesi sayesinde kolay kolay karşılayabiliriz.

GPlates ismi verilen bu yazılım sayesinde jeologlar bir dört boyutlu bilgi sistemine sahip oluyorlar. Oluşturulan simülasyon sayesinde bakır elementinin nerede olduğunu araştırabiliyorlar. Antik dağ sıraları boyunca maden yataklarının nerede oluştuğunu gezegenin derinliklerine inerek inceleyebiliyorlar. Daha evvelki çalışmalarda elde edilen datalar ışığında vakitte geri giderek yeni maden yataklarının bulunduğu yerleri saptamaya çalışıyorlar.

Araştırma kümesi yakın vakitte yayınladıkları bir makalede yazılımın nasıl çalıştığını da özetledi. Dağ jenerasyonu boyunca bilinen ekonomik bakır yataklarının birden fazla birebir periyotta oluştuğu için son 80 milyon yıla odaklandıklarını belirttiler.

İnceledikleri devrin tektonik hareketleri ile değişen parametrelerin manalandırılmasında makine öğrenmesi metodunu kullandıklarını açıkladılar. Oluşturulan model, birkaç farklı dalma zonu parametresine bakıp her birinin bilinen cevher yatakları ile bağlantı açısından ne değerli olduğunu belirliyor.

Bu sayede levhaların birbirine yanlışsız ne hızlı hareket ettiği, kabukta ve derin deniz çökellerinde ne kadar kalsiyum karbonat bulunduğu üzere değerli bilgiler çok daha az yanılgı hissesi ile hesaplanabiliyor.

Makine tahsili yaklaşımını kullanarak dünyanın farklı yerlerine bakabilir ve farklı vakitlerde bakır yatakları oluşturmaya elverişli şartlar yaşayıp yaşamadıklarını öğrenebiliriz. Orta Alaska, Güney Nevada, Güney Kaliforniya ve Arizona dahil olmak üzere ABD’de birkaç aday bölge ve Meksika, Şili, Peru ve Ekvador’daki çok sayıda bölge çoktan belirlenmiş bile.

Maden aramanın geleceği değişmek zorunda!

2030’a 10 milyon bakır bulmak (bugün çıkardığımız en büyük sekiz bakır yatağına eşdeğer) çok büyük bir zorluk teşkil edecek üzere. Buna rağmen ortaya çıkan yeni teknolojiler artmasını öngördüğümüz talebi karşılamada bize yardımcı olacaktır. Geleceğin bize neler getireceğini bilemeyiz. Fakat bildiğimiz tek şey var ki o da büyük bir değişim yaşayacağımız.

Siz Makine Öğrenmesi hakkında ne düşünüyorsunuz? Alan Turing‘in de dediği üzere sanki makineler düşünebilir mi? Düşünmeyi aşıp öğrenebilir mi? Fikirlerinizi yorumlar kısmında ve SDN Forum‘da belirtmeyi unutmayın!

Kaynak: Shiftdelete

Doğrudan cihazınızda gerçek zamanlı güncellemeler alın, hemen abone olun.

Yorum Yap

Bu web sitesi, deneyiminizi geliştirmek için çerezler kullanır. Bununla ilgili iyi olduğunuzu kabul edeceğiz, ancak isterseniz dilediğiniz zaman çıkabilirsiniz. Kabul et. Daha fazla bilgi