“지하 2000m서 검은 황금 찾았다”…이젠 광물 탐사도 AI 투입해 척척

AI가 토양·기후 등 학습한 뒤
위성사진 분석해 매장지 예측
성공확률 25배·비용 50분의 1
금·구리·희토류 ‘잭팟’ 잇따라
광물 공급망 탈중국 효과도

광산 기업 앵글로아메리칸이 칠레에 운영 중인 구리 광산. [로이터 = 연합뉴스]

미국 캘리포니아주 버클리에 본사를 둔 ‘코볼드 메탈’이 최근 펀딩을 통해 5억3700만달러(약 7900억원)를 조달했다. 인공지능(AI)을 활용해 광물 탐사를 하는 코볼드 메탈은 지난해 2월 잠비아에서 대규모 구리 매장지를 발견해 화제를 모았다. 코볼드 메탈의 기업가치는 29억6000만달러(약 4조3000억원)에 달한다.

사람의 손길이 미치기 어려운 지하 깊은 곳의 광물 탐사에도 AI가 속속 도입되고 있다. 미중 패권 경쟁 속 전기차·AI 등 신산업이 발전하면서 공급망 불안 요소가 커지는 가운데 AI에서 해법을 찾으려는 시도가 이어지고 있다.

코볼드 메탈은 광물 탐사에 AI를 적극 활용한다. 머신러닝 알고리즘을 활용해 위성 이미지, 지질지도 등 기존의 지질 데이터를 분석한다. 이를 바탕으로 AI가 토양 성분, 기후, 지형 등을 학습해 특정 자원이 다량 매장되어 있을 만한 지역을 점찍어 준다. 광물 매장지를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 평균 1000번 시도하면 성공적인 탐사는 세 번 정도에 불과한 것으로 알려져 있다. 광산업계는 AI를 활용하면 이 같은 시행착오를 크게 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

코볼드 메탈은 AI 기술로 지표에서 최대 2000ｍ 깊이에 있는 코발트, 니켈, 리튬 등 배터리 원료가 되는 금속을 탐사하는 데 초점을 맞추고 있다. 지난해 2월 잠비아에서 대규모 구리 매장지를 발견하기도 했다.

코볼드 메탈 외에도 AI를 도입한 자원탐사 기업이 속속 등장하고 있다. 캐나다 금 생산업체 골드코프는 IBM과 공동으로 캐나다 온타리오주 소재 레드레이크 광산 탐사에 나섰다. 레드레이크 광산의 금 매장량은 2020년 고갈될 것으로 예상됐는데, IBM 왓슨의 머신러닝 기술로 탐사자료를 분석한 결과 예상하지 못한 새로운 매장지를 추가로 발견할 수 있었다.

호주 자원탐사 기업인 어스 AI 역시 미개발 지역의 지리적 특성과 지질학적 데이터를 AI로 분석해 광물 지도를 만들고 잠재적인 광물 매장지를 예측한다.

어스 AI는 몰리브덴 등 희토류 탐사에 집중하고 있는데 2023년 10월 호주 뉴사우스 웨일스주 미개발 지역에서 몰리브덴을 발견하는 데 성공했다. 몰리브덴은 방산, 항공기, 자동차 엔진 등에 사용하는 희토류로 ‘검은 황금’으로 불린다.

어스 AI는 호주 전역에 매장돼 있을 광물을 대상으로 AI를 학습시켜 자원 탐사에 활용하고 있다. 그 결과 탐사 성공률을 0.5%에서 12.5%까지 크게 높일 수 있었다. 탐사 비용도 평균 1억달러에서 200만달러까지 낮췄다. AI가 탐사 성공률을 25배 높이고 비용은 50분의 1로 줄여준 셈이다.

AI를 활용한 자원 탐사는 중국이 장악한 희귀 광물 시장에서 중국을 대체할 안정적인 공급망을 찾는 데도 기여하고 있다. AI를 통해 기존에 탐사가 어려웠던 지역에서 새로운 매장지를 발견하면 공급망을 다변화할 수 있고, 자연스럽게 중국 의존도를 낮출 수 있기 때문이다.

파이낸셜티임즈(FT)는 “코볼드 메탈은 구리, 리튬, 니켈 같은 금속 생산을 위해 중국 업체와 경쟁에 뛰어든 서구 광산업체 중 하나”라며 “이러한 금속은 전기 자동차용 배터리부터 방위 산업에 이르기까지 모든 분야에 사용되고 있다. 미국·호주와 같은 서방 자원탐사 기업들이 AI 기술을 적극 채택할수록 공급망 탈중국화에 속도를 낼 수 있다”고 분석했다.

FT는 “미국이 광물이 풍부한 콩고민주공화국과 잠비아, 앙골라의 로비토 항구를 연결하는 철도 재건 프로젝트 ‘로비토 회랑’을 지원하는 것도 이 같은 이유”라고 덧붙였다.