Prima di procedere
L'esplorazione geologica sta vivendo una trasformazione radicale grazie all'intelligenza artificiale (IA). Mentre tradizionalmente la scoperta di giacimenti e risorse richiedeva complessi studi scientifici e lunghe spedizioni, oggi l'IA può affrontare questa sfida con maggiore efficienza. La startup statunitense Zanskar ha recentemente dimostrato il potenziale di questa tecnologia.
Secondo fonti attendibili, Zanskar ha annunciato la prima scoperta commerciale significativa di un sistema geotermico "cieco" in Nevada degli ultimi decenni. A differenza dei campi geotermici tradizionali, dove le sorgenti calde emergono in superficie, i sistemi "ciechi" rimangono completamente nascosti sottoterra, senza segni evidenti della loro presenza. Gli esperti di Zanskar hanno impiegato il machine learning per analizzare vasti set di dati geologici e sviluppare modelli predittivi per localizzare i serbatoi di calore. La perforazione di prova ha confermato l'esistenza di una sorgente geotermica ad alta temperatura, potenzialmente adatta alla produzione di energia elettrica.
Questa scoperta potrebbe rappresentare un punto di svolta per l'energia geotermica negli Stati Uniti, dove attualmente contribuisce a meno dell'1% della produzione totale di energia. Gli esperti stimano che i campi geotermici sotterranei "ciechi" e ancora da scoprire, situati negli stati occidentali, potrebbero fornire decine o addirittura centinaia di gigawatt di potenza di base pulita. Il successo di Zanskar dimostra che l'IA può accelerare l'individuazione di queste risorse, riducendo i rischi e rilanciando il settore, aumentando significativamente la quota di energia rinnovabile nel bilancio energetico nazionale.
L'utilizzo di sorgenti geotermiche "cieche" potrebbe rivelarsi più sicuro ed economico rispetto alla tecnica di energia geotermica potenziata (EGS), attualmente in crescita negli USA. Questa tecnologia, promossa da aziende come Fervo Energy, prevede la creazione di pozzi orizzontali profondi nel terreno, dove l'acqua viene pompata forzatamente per essere riscaldata e trasformata in vapore per alimentare una turbina. Tuttavia, questo processo è costoso e non applicabile ovunque, oltre a comportare il rischio di causare terremoti.
Prima dell'avvento dell'IA, l'analisi dei dati geologici era affidata agli scienziati. James Faulds, geologo dell'Università del Nevada, ha ispirato e formato i fondatori di Zanskar. Grazie ai finanziamenti del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, Faulds ha condotto spedizioni all'inizio degli anni 2000 per cercare zone geotermiche "cieche" in Nevada. Zanskar ha utilizzato le sue ricerche per creare un modello che consente all'IA di svolgere lo stesso lavoro in modo più rapido e approfondito.
La perforazione di prova nel sito individuato dall'IA ha confermato la validità dell'approccio, rivelando la presenza di una zona geotermica "cieca". Tuttavia, saranno necessarie ulteriori indagini per valutare appieno la sua idoneità alla costruzione di una centrale elettrica. È facile immaginare che un approccio simile possa essere applicato alla ricerca di altre risorse minerarie preziose.
La scoperta di Zanskar non solo apre nuove prospettive per l'energia geotermica negli Stati Uniti, ma dimostra anche il potenziale rivoluzionario dell'IA nell'esplorazione geologica. L'IA può analizzare rapidamente grandi quantità di dati, identificare modelli nascosti e prevedere la posizione di risorse preziose, accelerando il processo di scoperta e riducendo i costi. Questa tecnologia potrebbe trasformare radicalmente l'industria mineraria e contribuire a soddisfare la crescente domanda di energia pulita e sostenibile.
Il futuro dell'esplorazione geologica appare sempre più legato all'intelligenza artificiale. Con la sua capacità di analizzare dati complessi e individuare modelli nascosti, l'IA offre un vantaggio significativo nella ricerca di risorse naturali, aprendo la strada a nuove scoperte e a un futuro energetico più sostenibile. L'esempio di Zanskar in Nevada è solo l'inizio di una nuova era nell'esplorazione geologica, dove l'IA gioca un ruolo sempre più centrale.
