Künstliche Intelligenz verändert die traditionellen Methoden der Mineralexploration und -verarbeitung. Mit dem weltweit wachsenden Bedarf an kritischen Mineralien wird die Aufgabe, neue Lagerstätten zu finden und effizient zu erschließen, immer dringlicher. Traditionelle Methoden stützen sich auf Expertenwissen und umfangreiche Feldarbeit, während der Einsatz von KI-Agenten diesem Bereich neue Lösungen bringt.

Die Hyperspektralbildgebung kann die einzigartigen spektralen Merkmale von Materialien erfassen, doch die Interpretation der enormen Datenmengen war früher eine große Herausforderung. Heute können KI-Agenten diese Daten schnell analysieren und in kurzer Zeit Gebiete mit Explorationspotenzial identifizieren. Auch Personen ohne Fachhintergrund können durch natürliche Sprache Fragen an den KI-Agenten stellen und Analysen erhalten, wodurch Expertenwissen demokratisiert wird.

In der Explorationsphase helfen KI-Agenten Geologen durch die Analyse von Hyperspektralbildern dabei, Mineralalterationszonen aus der Ferne präzise zu lokalisieren. So kann der Zielbereich vor der Feldarbeit eingegrenzt und die Effizienz der Exploration gesteigert werden. Im Bereich der Erzaufbereitung können Systeme mit Hyperspektralsensoren das Material auf Förderbändern kontinuierlich scannen. KI-Agenten analysieren dann in Echtzeit die Erzzusammensetzung und den Gehalt, liefern sofortige Daten zur Optimierung des Sortierprozesses und steigern die Ressourceneffizienz.

Darüber hinaus trägt diese Technologie auch zum Umweltmonitoring bei. Durch die Analyse von Veränderungen in den spektralen Daten können KI-Agenten helfen, die Vegetationsregeneration im Bergbaugebiet zu verfolgen und den Zustand von Gewässern zu überwachen, was eine Grundlage für ein nachhaltiges Minenmanagement bietet.