WisdomTree ETF : \u00bfOs hab\u00e9is dado cuenta de que[1]: un autom\u00f3vil el\u00e9ctrico requiere seis veces m\u00e1s de minerales que un autom\u00f3vil convencional?<\/p>\n
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Si desea recibir las principales noticias de ETFWorld.es suscr\u00edbase a nuestros Newsletters gratuitos. Haga clic aqu\u00ed para suscribirse gratuitamente<\/strong><\/a><\/p>\n Chris Gannatti WisdomTree<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 una central e\u00f3lica terrestre t\u00edpica requiere nueve veces m\u00e1s de recursos minerales que una central el\u00e9ctrica alimentada a gas?<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 desde 2010, la cantidad promedio de minerales necesarios para una nueva planta de generaci\u00f3n de energ\u00eda ha aumentado en un 50% a medida que aumenta la participaci\u00f3n de las energ\u00edas renovables?<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 es posible que para 2040, la demanda de litio aumente unas 40 veces, mientras que la demanda de grafito, cobalto y n\u00edquel podr\u00eda crecer entre 20 y 25 veces?<\/strong><\/p>\n Claramente, existe la necesidad de 1) m\u00e1s recursos naturales y 2) medios eficientes para utilizarlos de manera m\u00e1s efectiva.<\/p>\n WisdomTree tiene una historia establecida de centrarse en los mercados de materias primas y diferentes tendencias tem\u00e1ticas. Algunos de los conceptos m\u00e1s interesantes salen a la luz cuando estos diferentes tipos de iniciativas se intersecan.<\/p>\n Est\u00e1 claro que:<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 El mundo est\u00e1 m\u00e1s centrado en la reducci\u00f3n de las emisiones de carbono que en cualquier otro momento de la historia reciente, y podr\u00eda conducir a ciertas acciones, como un crecimiento masivo de la demanda de veh\u00edculos el\u00e9ctricos.<\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 Un mega crecimiento de la demanda de veh\u00edculos el\u00e9ctricos conduce a un crecimiento masivo de la demanda de bater\u00edas, las cuales requieren muchas materias primas.<\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 Si nosotros, como sociedad global, vamos a encontrar m\u00e1s de estas materias primas, se requerir\u00e1n nuevas t\u00e9cnicas, de manera similar a como se requiri\u00f3 en la perforaci\u00f3n horizontal de shale para encontrar m\u00e1s recursos de combustibles f\u00f3siles. En este sentido, nos preguntamos: \u00bfcu\u00e1l es esa t\u00e9cnica igualmente nueva que se puede utilizar, por ejemplo, para encontrar m\u00e1s cobalto, n\u00edquel o litio?<\/p>\n M\u00e1s datos podr\u00edan conducir a una extracci\u00f3n minera m\u00e1s efectiva<\/strong><\/p>\n Los ge\u00f3logos de exploraci\u00f3n tienen una capacidad limitada para digerir datos ricos proporcionados por la nueva generaci\u00f3n de herramientas de exploraci\u00f3n que incluyen la geof\u00edsica, las im\u00e1genes hiper-espectrales, la geoqu\u00edmica y la mineralog\u00eda. Se pueden utilizar t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico calibradas correctamente para detectar los patrones que indican las mejores posibilidades de presencia de ciertos tipos de minerales, como el litio, el cobre, el n\u00edquel o lo que se desee. Si uno pudiera visualizar un sitio dado como una serie de bloques de tierra, y el modelo de computadora pudiera rastrear los datos dentro de cada bloque de tierra, entonces podr\u00eda haber mayores eficiencias[2].<\/p>\n Actualmente, estas t\u00e9cnicas requieren de una supervisi\u00f3n significativa, debido a que los algoritmos pueden identificar, al procesar im\u00e1genes satelitales, ciertos patrones en lagos, campos de golf o plantas de tratamiento de aguas residuales como si fueran grandes lugares de exploraci\u00f3n potencial[3]. En Zambia, por ejemplo, ya se ha desarrollado una herramienta \u00fatil para trabajar con rocas m\u00e1ficas que, para los inexpertos, podr\u00edan ser indicios de dep\u00f3sitos de cobre. El beneficio de los algoritmos adecuadamente entrenados puede conducir al reconocimiento de estas se\u00f1ales falsas[4].<\/p>\n KoBold Metals: una empresa notable que busca irrumpir el hallazgo de minerales importantes<\/strong><\/p>\n KoBold Metals es una startup respaldada por Breakthrough Energy Ventures de Bill Gates. La compa\u00f1\u00eda tiene como objetivo utilizar inteligencia artificial para encontrar los metales necesarios para el auge de los veh\u00edculos el\u00e9ctricos. En una ronda de financiaci\u00f3n reciente, KoBold pudo recaudar 192,5 millones de d\u00f3lares[5].<\/p>\n Una t\u00e9cnica de recopilaci\u00f3n de datos involucra una bobina de cobre de 115 pies de ancho colgada de un helic\u00f3ptero, que env\u00eda ondas electromagn\u00e9ticas a la Tierra y hace que las corrientes penetren profundamente en la Tierra. Los minerales tienen diferentes propiedades electromagn\u00e9ticas y las se\u00f1ales que regresan contienen informaci\u00f3n valiosa de los tipos de minerales en diferentes lugares. La posibilidad de dep\u00f3sitos de n\u00edquel o cobalto tendr\u00e1 ciertas caracter\u00edsticas asociadas con lo que se ver\u00eda desde el detector. Este enfoque podr\u00eda abarcar m\u00e1s de 100 millas en un buen d\u00eda. Si bien es poco probable que una sola t\u00e9cnica tenga todas las respuestas, podr\u00eda ser \u00fatil su capacidad de 1) recopilar m\u00e1s datos de manera m\u00e1s eficiente y 2) superponer diferentes tipos de datos para comprender mejor los dep\u00f3sitos regionales dados[6].<\/p>\n Las mineras han indicado que se tendr\u00e1n que encontrar nuevos dep\u00f3sitos mucho m\u00e1s profundos en la corteza terrestre para que el mundo pueda estar en condiciones de satisfacer sus necesidades de energ\u00eda verde en el futuro. Cabr\u00eda la posibilidad de que ciertos patrones se ubiquen en las capas superiores de la corteza, lo cual podr\u00edan indicar la presencia potencial de ciertos minerales dentro de las capas inferiores.<\/p>\n El sector minero necesita ser interrumpido<\/strong><\/p>\n Las nuevas minas pueden tardar m\u00e1s de diez a\u00f1os en estar operativas despu\u00e9s de que las empresas reciben diferentes derechos y permisos. Descubrir el mejor lugar posible para explorar tambi\u00e9n puede tomar un per\u00edodo de tiempo significativo. La mayor\u00eda de los dep\u00f3sitos de alto grado f\u00e1cilmente identificables ya se han encontrado y la inversi\u00f3n en exploraci\u00f3n ha ido disminuyendo. Una regla general aproximada es que, por cada 100 sitios evaluados, uno generar\u00e1 un dep\u00f3sito rentable. Pero tambi\u00e9n es posible que, en los \u00faltimos a\u00f1os, la cifra real se acerque a uno en mil[7].<\/p>\n KoBold cree que las tasas de descubrimiento se pueden aumentar por un factor de aproximadamente 20, y tambi\u00e9n hay un beneficio si hay menos hoyos no rentables que necesiten ser excavados[8].<\/p>\n Se est\u00e1 haciendo mucho trabajo inicial en Canad\u00e1, el cual tiene grandes cantidades de datos de encuestas de dominio p\u00fablico, como[9]:<\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 Informes de campo narrativos<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 Mapas geol\u00f3gicos desgastados por el tiempo<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 Datos geoqu\u00edmicos en muestras de pozos de perforaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 Datos de encuestas magn\u00e9ticas y electromagn\u00e9ticas aerotransportadas<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 Lecturas LIDAR<\/strong><\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0 Im\u00e1genes satelitales que abarcan muchas d\u00e9cadas de exploraci\u00f3n<\/strong><\/p>\n Una vez que se compila la informaci\u00f3n, KoBold explora los datos utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico, construyendo, por ejemplo, un modelo que podr\u00eda predecir qu\u00e9 partes de los dep\u00f3sitos de minerales podr\u00edan tener las concentraciones m\u00e1s altas de cobalto. Tambi\u00e9n es posible que los datos se puedan agregar a los modelos a medida que se recopilan, lo que permite cambios adaptativos a la estrategia de exploraci\u00f3n en tiempo real.<\/p>\n KoBold se asocia con el Centro de Estimaciones de Recursos Terrestres de Stanford, el cual agrega una capa adicional de an\u00e1lisis al mix en la forma de un <<agente de decisi\u00f3n>> de IA que puede mapear un plan de exploraci\u00f3n completo. En cierto sentido, esto puede cuantificar la incertidumbre en los resultados del modelo de KoBold y dise\u00f1ar un plan de recopilaci\u00f3n de datos que pueda conducir a la mitigaci\u00f3n de esta incertidumbre[10]. Si el objetivo se establece de esta manera, podr\u00eda guiar a los cient\u00edficos e investigadores para recopilar los tipos de datos e informaci\u00f3n que podr\u00edan generar el mayor impacto en el resultado (el hallazgo de los dep\u00f3sitos de minerales) y alejarlos de actividades que podr\u00edan tener un impacto menor.<\/p>\n Conclusi\u00f3n: otro caso posiblemente de predicciones m\u00e1s precisas<\/strong><\/p>\n La IA, en esencia, est\u00e1 utilizando los datos disponibles para brindar a los usuarios la posibilidad de realizar predicciones m\u00e1s precisas. No hay garant\u00eda de que la IA revolucionar\u00e1 de inmediato la miner\u00eda o que de repente encuentre y catalogue todos los minerales en la corteza terrestre. Tampoco en otros campos hay garant\u00eda de que la IA encuentre inmediatamente nuevos medicamentos efectivos o pueda guiar veh\u00edculos de forma aut\u00f3noma. En el corto plazo, estos son nuevos enfoques en los que los investigadores y profesionales aprender\u00e1n mucho de lo que podr\u00eda conducir a posibles avances a partir de las t\u00e9cnicas de IA que se utilizan en conjunto con expertos humanos.<\/p>\n [1] Fuente: \u201cEl rol de los minerales cr\u00edticos en las transiciones de energ\u00eda limpia.\u201d Agencia Internacional de Energ\u00eda<\/u>. Mayo de 2021.<\/span><\/p>\n [2] Fuente: Descharnais, Guy. \u201cEl poder y los obst\u00e1culos de los algoritmos predictivos.\u201d Revista CIM<\/u>. 15 de febrero de 2018.<\/span><\/p>\n [3] Fuente: Descharnais 2018.<\/span><\/p>\n [4] Fuente: Rosen, Jonathan W. \u201cLos veh\u00edculos el\u00e9ctricos funcionan con metales raros. \u00bfPuede la IA ayudar a encontrarlos?\u201d KoBold Metals<\/u>. 3 de diciembre de 2021.<\/span><\/p>\n [5] Fuente: Hoyle, Rhiannon. \u201cKoBold Metals recauda $192,5 millones para utilizar la IA en la b\u00fasqueda de minerales para bater\u00edas.\u201d Wall Street Journal<\/u>. 10 de febrero de 2022.<\/span><\/p>\n [6] Fuente: Stone, Maddie. \u201cLa gran pregunta tecnol\u00f3gica para encontrar los metales necesarios para la revisi\u00f3n energ\u00e9tica.\u201d MIT Technology Review<\/u>. 11 de agosto de 2022.<\/span><\/p>\n [7] Fuente: Stone 2021.<\/span><\/p>\n [8] Fuente: Stone 2021.<\/span><\/p>\n [9] Fuente: Stone 2021.<\/span><\/p>\n Fuente: ETFWorld<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" WisdomTree ETF : \u00bfOs hab\u00e9is dado cuenta de que[1]: un autom\u00f3vil el\u00e9ctrico requiere seis veces m\u00e1s de minerales que un autom\u00f3vil convencional?<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":16131,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"telegram_tosend":false,"telegram_tosend_message":"","telegram_tosend_target":0,"footnotes":"","_wpscp_schedule_draft_date":"","_wpscp_schedule_republish_date":"","_wpscppro_advance_schedule":false,"_wpscppro_advance_schedule_date":"","_wpscppro_dont_share_socialmedia":false,"_wpscppro_custom_social_share_image":0,"_facebook_share_type":"","_twitter_share_type":"","_linkedin_share_type":"","_pinterest_share_type":"","_linkedin_share_type_page":"","_instagram_share_type":"","_medium_share_type":"","_threads_share_type":"","_google_business_share_type":"","_selected_social_profile":[],"_wpsp_enable_custom_social_template":false,"_wpsp_social_scheduling":{"enabled":false,"datetime":null,"platforms":[],"status":"template_only","dateOption":"today","timeOption":"now","customDays":"","customHours":"","customDate":"","customTime":"","schedulingType":"absolute"},"_wpsp_active_default_template":true},"categories":[40],"tags":[104,103],"class_list":["post-17530","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analisis-etf","tag-wisdomtree","tag-wisdomtree-etf"],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":6}},"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",750,563,false],"thumbnail":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF-300x225.jpg",300,225,true],"medium_large":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",750,563,false],"large":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",750,563,false],"1536x1536":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",750,563,false],"2048x2048":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",750,563,false],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",750,563,false],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",750,563,false],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",600,450,false],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",600,450,false],"mailpoet_newsletter_max":["https:\/\/www.etfworld.com\/es\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/Gannatti_Chris_WisdomTree-ETF.jpg",750,563,false]},"post_excerpt_stackable_v2":" WisdomTree ETF : \u00bfOs hab\u00e9is dado cuenta de que[1]: un autom\u00f3vil el\u00e9ctrico requiere seis veces m\u00e1s de minerales que un autom\u00f3vil convencional? 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