研究者たちは、米国の金属鉱山には大量の重要な鉱物が含まれており、その多くが浪費されていることを発見した。この研究は、本日、科学雑誌「Science」に掲載された。エリザベス・ホリーが主導したこの研究は、これらの副産物のごく一部を回収するだけでも、クリーンエネルギー技術や高度な製造業に不可欠な材料に対する米国の輸入依存度を大幅に低下させる可能性があることを示唆している。

この研究は、回収可能なこれらの鉱物の価値が、多くの場合、鉱山の主要製品の価値を上回る可能性があることを示している。これは、新しい鉱山を開設することに伴う環境的および社会的影響なしに、国内供給を増加させるための潜在的に簡単な方法を提供する。研究チームは、コロラド州のクライマックス鉱山を含む、いくつかの米国の鉱山操業からのデータを分析した。クライマックス鉱山では、年間約3000万ポンドのモリブデンを生産している。

「既存の鉱山操業にすでに存在する重要な鉱物の量に驚いた」と、研究の筆頭著者であり、米国科学振興協会（AAAS）の研究者であるホリーは述べた。「これらの資源を回収する可能性は、国内サプライチェーンにとってゲームチェンジャーとなる。」

重要な鉱物は、電気自動車、風力タービン、ソーラーパネル、スマートフォンなど、さまざまな技術に不可欠である。米国地質調査所は、経済的重要性と供給リスクに基づいて、重要な鉱物と見なされる鉱物のリストを維持している。現在、米国は重要な鉱物ニーズの大部分を輸入しており、主に中国などの国から輸入している。

この研究は、人工知能（AI）と機械学習を使用して、これらの重要な鉱物の抽出と処理を最適化する可能性を強調している。AIアルゴリズムは、鉱山操業からの膨大なデータセットを分析して、貴重な副産物を分離および精製するための最も効率的な方法を特定できる。これには、自動鉱物選別、処理装置の予測保全、鉱物抽出で使用される化学反応のリアルタイム最適化などの技術が含まれる可能性がある。

「AIは、これらの鉱物の回収を経済的に実行可能にする上で重要な役割を果たすことができる」と、この研究には関与していない材料科学者のアニヤ・シャルマ博士は説明した。「鉱床の特定から最終製品の精製まで、プロセス全体を最適化することで、AIはコストを大幅に削減し、効率を向上させることができる。」

この研究の意義は、経済学にとどまらない。重要な鉱物の外国源への依存度を減らすことは、国家安全保障を強化し、国内の製造能力を強化する。さらに、既存の鉱山から鉱物を回収することで、生息地の破壊、水質汚染、温室効果ガス排出など、新しい鉱山を開設することに伴う環境への影響を最小限に抑えることができる。

ただし、これらの調査結果を実装するには課題が残る。既存の鉱山インフラストラクチャは、重要な鉱物の回収に対応するように適合させる必要がある場合がある。さらに、副産物の回収を奨励し、環境に責任ある慣行を確保するために、規制の枠組みを更新する必要がある場合がある。

研究チームは現在、既存の鉱山操業から重要な鉱物を回収する実現可能性を実証するためのパイロットプロジェクトの開発に取り組んでいる。また、業界パートナーと協力して、潜在的なビジネスモデルと投資機会を模索している。次のステップには、鉱物回収を最適化するために使用されるAIアルゴリズムのさらなる改良と、さまざまな抽出方法の詳細な経済評価の実施が含まれる。研究者たちは、彼らの調査結果が、政策立案者と業界リーダーが、国内サプライチェーンを強化し、持続可能な資源管理を促進するための重要な戦略として、既存の鉱山からの重要な鉱物の回収を優先することを奨励することを願っている。