आज साइंस जर्नल में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, शोधकर्ताओं ने पाया कि अमेरिकी धातु खदानों में महत्वपूर्ण मात्रा में महत्वपूर्ण खनिज मौजूद हैं जो बड़े पैमाने पर बर्बाद हो रहे हैं। एलिजाबेथ हॉली के नेतृत्व में किए गए शोध से पता चलता है कि इन उप-उत्पादों का एक छोटा सा हिस्सा भी निकालने से स्वच्छ ऊर्जा प्रौद्योगिकियों और उन्नत विनिर्माण के लिए महत्वपूर्ण सामग्रियों के लिए अमेरिका की आयात पर निर्भरता काफी कम हो सकती है।

अध्ययन से संकेत मिलता है कि इन पुनर्प्राप्त करने योग्य खनिजों का मूल्य कई मामलों में खदानों के प्राथमिक उत्पादों के मूल्य से अधिक हो सकता है। यह नई खदानें खोलने से जुड़े पर्यावरणीय और सामाजिक प्रभावों के बिना घरेलू आपूर्ति बढ़ाने का एक संभावित सीधा तरीका प्रस्तुत करता है। अनुसंधान दल ने कोलोराडो की क्लाइमेक्स माइन सहित कई अमेरिकी खनन कार्यों के डेटा का विश्लेषण किया, जो सालाना लगभग 30 मिलियन पाउंड मोलिब्डेनम का उत्पादन करती है।

अमेरिकन एसोसिएशन फॉर द एडवांसमेंट ऑफ साइंस (AAAS) में शोधकर्ता और अध्ययन की प्रमुख लेखिका हॉली ने कहा, "हम इन मौजूदा खनन कार्यों में पहले से मौजूद महत्वपूर्ण खनिजों की भारी मात्रा से हैरान थे।" "इन संसाधनों को पुनर्प्राप्त करने की क्षमता घरेलू आपूर्ति श्रृंखलाओं के लिए एक गेम-चेंजर है।"

महत्वपूर्ण खनिज विभिन्न प्रौद्योगिकियों के लिए आवश्यक हैं, जिनमें इलेक्ट्रिक वाहन, पवन टर्बाइन, सौर पैनल और स्मार्टफोन शामिल हैं। अमेरिकी भूवैज्ञानिक सर्वेक्षण आर्थिक महत्व और आपूर्ति जोखिम के आधार पर महत्वपूर्ण माने जाने वाले खनिजों की एक सूची रखता है। वर्तमान में, अमेरिका अपनी महत्वपूर्ण खनिज आवश्यकताओं का एक महत्वपूर्ण हिस्सा आयात करता है, मुख्य रूप से चीन जैसे देशों से।

अध्ययन इन महत्वपूर्ण खनिजों के निष्कर्षण और प्रसंस्करण को अनुकूलित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग के उपयोग की क्षमता पर प्रकाश डालता है। AI एल्गोरिदम खनन कार्यों से विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके मूल्यवान उप-उत्पादों को अलग करने और शुद्ध करने के लिए सबसे कुशल तरीकों की पहचान कर सकते हैं। इसमें स्वचालित खनिज छंटाई, प्रसंस्करण उपकरणों का भविष्य कहनेवाला रखरखाव और खनिज निष्कर्षण में उपयोग की जाने वाली रासायनिक प्रतिक्रियाओं का वास्तविक समय अनुकूलन जैसी तकनीकें शामिल हो सकती हैं।

अध्ययन में शामिल नहीं हुईं सामग्री वैज्ञानिक डॉ. अन्या शर्मा ने समझाया, "AI इन खनिजों की वसूली को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।" "खनिज भंडार की पहचान करने से लेकर अंतिम उत्पाद को परिष्कृत करने तक, पूरी प्रक्रिया को अनुकूलित करके, AI लागत को काफी कम कर सकता है और दक्षता में सुधार कर सकता है।"

इस शोध के निहितार्थ अर्थशास्त्र से परे हैं। महत्वपूर्ण खनिजों के विदेशी स्रोतों पर निर्भरता कम करने से राष्ट्रीय सुरक्षा बढ़ती है और घरेलू विनिर्माण क्षमताओं को मजबूती मिलती है। इसके अलावा, मौजूदा खदानों से खनिजों की वसूली नई खदानें खोलने से जुड़े पर्यावरणीय प्रभाव को कम कर सकती है, जिसमें अक्सर आवास विनाश, जल प्रदूषण और ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन शामिल होते हैं।

हालांकि, इन निष्कर्षों को लागू करने में चुनौतियां बनी हुई हैं। मौजूदा खनन बुनियादी ढांचे को महत्वपूर्ण खनिजों की वसूली के लिए अनुकूलित करने की आवश्यकता हो सकती है। इसके अतिरिक्त, उप-उत्पादों की वसूली को प्रोत्साहित करने और पर्यावरण की दृष्टि से जिम्मेदार प्रथाओं को सुनिश्चित करने के लिए नियामक ढांचे को अद्यतन करने की आवश्यकता हो सकती है।

अनुसंधान दल वर्तमान में मौजूदा खनन कार्यों से महत्वपूर्ण खनिजों की वसूली की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करने के लिए पायलट परियोजनाओं को विकसित करने पर काम कर रहा है। वे संभावित व्यावसायिक मॉडलों और निवेश के अवसरों का पता लगाने के लिए उद्योग भागीदारों के साथ भी सहयोग कर रहे हैं। अगले चरणों में खनिज वसूली को अनुकूलित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले AI एल्गोरिदम को और परिष्कृत करना और विभिन्न निष्कर्षण विधियों का विस्तृत आर्थिक मूल्यांकन करना शामिल है। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि उनके निष्कर्ष नीति निर्माताओं और उद्योग के नेताओं को घरेलू आपूर्ति श्रृंखलाओं को मजबूत करने और स्थायी संसाधन प्रबंधन को बढ़ावा देने के लिए एक प्रमुख रणनीति के रूप में मौजूदा खदानों से महत्वपूर्ण खनिजों की वसूली को प्राथमिकता देने के लिए प्रोत्साहित करेंगे।