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隨著關鍵礦產需求持續升溫，新創公司Earth AI正試圖用「垂直整合」改變找礦流程，從AI預測到樣本分析全面掌握，以加快探勘速度並提升效率。
Earth AI創辦人兼執行長Roman Teslyuk表示，過去幾年公司利用AI模型，在澳洲一些原本不被看好的地區尋找銅、鉑、鈀等關鍵礦產，並已找到幾個具潛力的地點。不過真正的瓶頸，並不在模型，而是後端數據回傳速度。
他指出，當鑽探取得岩心樣本後，仍需送往實驗室分析，確認礦物種類與含量分布，但目前實驗室普遍積壓嚴重，過去約兩個月的等待時間，如今甚至翻倍。
隨著全球對新礦源的需求升高，分析能量不足成為產業普遍問題，也讓Earth AI面臨大量樣本尚未取得數據的情況。Teslyuk坦言，目前已有約7000公尺的樣本尚未完成分析，直接拖慢決策進度。為解決這項瓶頸，Earth AI決定自行建立實驗室，希望將原本約5個月的分析流程，縮短至5天內完成。
Teslyuk表示，AI模型確實能有效指出潛在礦區，但要確認地下實際狀況，仍必須透過鑽探取得實體樣本。目前技術再進步，也無法完全取代鑽探這一步。而取得樣本後，若無法快速分析，就無法判斷是否真的找到具經濟價值的礦產，更難決定下一步該往哪裡鑽探。
他指出，若每次都需等待數月才取得結果，不僅拖慢整體進度，也會讓後續決策品質下降。相反地，若能即時取得數據，就能更精準調整鑽探方向，減少不必要的成本。
雖然在最終評估礦區經濟價值時，Earth AI仍會交由第三方機構驗證，但在前期探勘階段，自建實驗室可望大幅提升效率。Teslyuk強調，快速取得數據的關鍵，在於「問對問題」。只有在正確時間取得資訊，才能讓AI模型持續優化，精準鎖定最具價值的礦區。
在全球能源轉型與科技產業需求帶動下，關鍵礦產的重要性持續上升，Earth AI的策略也顯示，除了AI模型本身，資料取得速度與流程整合，同樣成為競爭關鍵。
錄自：TN科技島
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