연구진은 미국의 금속 광산에 상당량의 중요 광물이 포함되어 있지만 대부분 낭비되고 있다는 사실을 발견했다고 과학 저널 'Science'에 오늘 발표된 연구에서 밝혔습니다. 엘리자베스 홀리(Elizabeth Holley)가 이끈 이 연구는 이러한 부산물의 일부만 회수해도 청정 에너지 기술과 첨단 제조에 필수적인 물질에 대한 미국의 수입 의존도를 크게 줄일 수 있다고 시사합니다.

이 연구는 회수 가능한 광물의 가치가 많은 경우 광산의 주요 생산물의 가치를 능가할 수 있음을 시사합니다. 이는 새로운 광산 개발과 관련된 환경적, 사회적 영향 없이 국내 공급을 늘릴 수 있는 잠재적으로 간단한 방법을 제시합니다. 연구팀은 연간 약 3천만 파운드의 몰리브덴을 생산하는 콜로라도의 클라이맥스 광산을 포함하여 여러 미국 광산 운영 데이터를 분석했습니다.

연구의 주 저자이자 미국 과학진흥협회(AAAS) 연구원인 홀리는 "기존 광산 운영에 이미 존재하는 중요 광물의 엄청난 양에 놀랐습니다."라며 "이러한 자원을 회수할 수 있는 잠재력은 국내 공급망에 혁신적인 변화를 가져올 수 있습니다."라고 말했습니다.

중요 광물은 전기 자동차, 풍력 터빈, 태양광 패널, 스마트폰 등 다양한 기술에 필수적입니다. 미국 지질조사국은 경제적 중요성과 공급 위험을 기준으로 중요하다고 판단되는 광물 목록을 유지하고 있습니다. 현재 미국은 중요 광물 수요의 상당 부분을 주로 중국과 같은 국가에서 수입하고 있습니다.

이 연구는 인공지능(AI)과 머신러닝을 활용하여 이러한 중요 광물의 추출 및 가공을 최적화할 수 있는 잠재력을 강조합니다. AI 알고리즘은 광산 운영의 방대한 데이터 세트를 분석하여 가치 있는 부산물을 분리하고 정제하는 가장 효율적인 방법을 식별할 수 있습니다. 여기에는 자동 광물 분류, 가공 장비의 예측 유지 관리, 광물 추출에 사용되는 화학 반응의 실시간 최적화와 같은 기술이 포함될 수 있습니다.

이 연구에 참여하지 않은 재료 과학자인 아냐 샤르마 박사는 "AI는 이러한 광물의 회수를 경제적으로 실현 가능하게 만드는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다."라며 "광물 매장지 식별부터 최종 제품 정제에 이르기까지 전체 프로세스를 최적화함으로써 AI는 비용을 크게 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다."라고 설명했습니다.

이 연구의 의미는 경제적인 측면을 넘어섭니다. 중요 광물의 해외 의존도를 줄이면 국가 안보가 강화되고 국내 제조 역량이 강화됩니다. 또한 기존 광산에서 광물을 회수하면 서식지 파괴, 수질 오염, 온실 가스 배출과 관련된 새로운 광산 개발의 환경적 영향을 최소화할 수 있습니다.

그러나 이러한 결과를 구현하는 데에는 여전히 과제가 남아 있습니다. 기존 광산 인프라를 중요 광물 회수에 맞게 조정해야 할 수 있습니다. 또한 부산물 회수를 장려하고 환경적으로 책임 있는 관행을 보장하기 위해 규제 프레임워크를 업데이트해야 할 수 있습니다.

연구팀은 현재 기존 광산 운영에서 중요 광물을 회수하는 타당성을 입증하기 위한 시범 프로젝트를 개발하고 있습니다. 또한 잠재적인 비즈니스 모델과 투자 기회를 모색하기 위해 업계 파트너와 협력하고 있습니다. 다음 단계는 광물 회수를 최적화하는 데 사용되는 AI 알고리즘을 더욱 개선하고 다양한 추출 방법에 대한 자세한 경제성 평가를 수행하는 것입니다. 연구진은 자신들의 연구 결과가 정책 입안자와 업계 리더들이 국내 공급망을 강화하고 지속 가능한 자원 관리를 촉진하기 위한 핵심 전략으로 기존 광산에서 중요 광물 회수를 우선시하도록 장려하기를 희망합니다.