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최근, 인공지능(AI)이 제조, 의료, 금융, 교육, 농업, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. ‘AI+X’로 불리는 이 융합을 선도하는 주역은 바로 AI 스타트업들이다. 이들은 인공지능을 기반으로 기존 프로세스를 혁신하고, 새로운 비즈니스 모델을 창조하며 글로벌 시장의 판도를 바꾸고 있다. 이 시리즈에서는 급성장하고 있는 글로벌 AI 스타트업들의 혁신 사례와 프로젝트를 조명한다. <편집자 주>
[뉴스투데이=노재범 성균관대 학부대학 초빙교수] 전기차, 재생에너지, 첨단 전자기기의 수요가 급증하면서 희귀 금속과 배터리 원료 수요가 기하급수적으로 증가하고 있다.
하지만 기존의 광물 탐사 방식은 높은 비용과 장기간 작업이 필요하며, 환경 파괴와 탐사 성공의 불확실성 등 다양한 문제를 안고 있다.
이러한 한계를 극복하고자 등장한 혁신 기업이 있다. 바로 미국 캘리포니아에 거점을 둔 광물 탐사 스타트업 ‘코볼드메탈(KoBold Metals)’이다.
• 코볼드메탈, AI와 데이터 기반 혁신으로 글로벌 광물 탐사 시장의 게임체인저로 부상
2018년에 설립된 코볼드메탈은 AI 기반 솔루션을 활용해 광물 탐사 과정을 획기적으로 간소화하는 혁신 기업이다.
코발트, 니켈, 구리, 리튬 등 주요 광물에 집중하는 이 회사는 지리 과학, 데이터 통합, AI를 전략적으로 결합함으로써 탐사 작업의 효율성과 성공률을 크게 향상시키고 있다.
100명이 넘는 과학자로 구성된 강력한 연구진과 2023년 한 해에만 1억 달러를 넘는 R&D 투자에 힘입어, 코볼드메탈은 현재까지 60건 이상의 글로벌 탐사를 성공적으로 수행하며 독보적인 기술력을 입증하고 있다.
특히, 최근 잠비아에서 대규모 구리 매장지를 발견한 것은 지난 세기 동안 해당 지역에서 이루어진 탐사 중 가장 큰 성과로 평가되며, 코볼드메탈의 기술력과 신뢰도를 다시 한번 입증하는 사례가 되었다.
이러한 기술력과 성장 가능성을 바탕으로 Breakthrough Energy Ventures(BEV), Andreessen Horowitz, BHP, Glencore 등 글로벌 투자사들로부터 10억달러 이상의 투자를 유치했으며, 테슬라, GM 등 주요 전기차 및 배터리 제조업체와 협력해 원자재 공급망 혁신에도 기여하고 있다.
코볼드메탈이 보유한 차별화된 기술과 성과를 구체적으로 살펴보자.
• 핵심 기술 1 – 인공지능 기반 광물 탐사 기술
코볼드메탈은 AI 기반 광물 탐사 기술을 통해 과거의 비효율성을 극복하고 있다. 기존 방식은 전문가의 경험에 의존하기 때문에 탐사 성공률이 낮고, 비용과 시간이 많이 소요되었다.
반면, 코볼드메탈은 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용해 위성 이미지, 지구화학 데이터, 지질 구조 데이터 등을 분석하고, 랜덤 포레스트(Random Forest), 신경망(Neural Networks), 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 등의 알고리즘을 적용해 금속 매장 가능성이 큰 지역을 예측한다.
이러한 AI 기반 탐사는 실질적인 성과로 이어지고 있다. 한 예로, 캐나다 북부 지역에서 AI 탐사를 적용한 결과, 기존 방식보다 탐사 정확도가 30% 향상되었으며, 탐사 기간은 6개월에서 2개월로 단축되었다. 또한, 탐사 비용이 평균 35% 절감되는 효과도 확인되었다.
코볼드메탈의 AI 시스템은 실시간 데이터 분석 기능도 갖추고 있어 위성 이미지, 지하 센서 데이터, 기후 변화 요인 등을 지속적으로 분석해 최적의 탐사 지점을 도출한다. 이는 전통적인 탐사 방식과 비교해 매우 혁신적인 결과를 낳고 있다.
예를 들어, 한 탐사 프로젝트에서는 AI 기반 실시간 데이터 분석을 적용한 결과, 기존 모델보다 탐사 지점 선정 정확도가 25% 향상되었으며, 불필요한 시추 횟수를 40% 이상 줄이는 데 성공했다.
• 핵심기술 2 – 디지털 지질 모델링 및 3D 시뮬레이션
코볼드메탈은 디지털 지질 모델링과 3D 시뮬레이션 기술을 활용해 광물 탐사의 효율성과 정확도를 극대화하고 있다.
전통적인 탐사 방식은 물리적인 시추 작업에 크게 의존해 비용이 높고 환경에 미치는 영향이 컸다. 반면, 코볼드메탈은 3D 지질 모델링 기법을 도입함으로써 탐사 성공률을 높이는 동시에 불필요한 비용을 절감하고 있다.
이 기술은 위성 이미지, 지질 조사 데이터, 지하 센서 분석 정보를 통합해 지질 구조를 정밀하게 예측하며, 최적의 채굴 지점을 사전에 선별할 수 있도록 한다. 이를 통해 탐사 과정의 효율성을 획기적으로 개선하고 환경 영향을 최소화할 수 있다.
대표적인 사례로, 2021년 호주 Pilbara 지역 탐사 프로젝트에서 코볼드메탈은 3D 모델링을 기반으로 탐사 지역을 선정한 결과, 기존 시추 방식 대비 탐사 시간을 50% 단축하고 탐사 비용을 30% 절감하는 성과를 거두었다.
해당 프로젝트는 호주 지질 조사국(Australian Geological Survey)과 공동으로 진행되었으며, AI 기반 모델링이 지질 구조를 더욱 정밀하게 예측해 불필요한 시추 횟수를 줄이는 데 중요한 역할을 했다는 점이 확인되었다.
• 핵심기술 3 – 지속 가능한 친환경 채굴 기술
코볼드메탈은 지속 가능한 친환경 채굴 기술을 개발해 환경 영향을 최소화하는 데 주력하고 있다.
전통적인 채굴 방식은 삼림 벌채, 지하수 오염, 토양 침식 등의 문제를 야기하며, 광산 폐기물 처리 과정에서 중금속 오염과 수자원 고갈과 같은 심각한 환경적 피해를 초래했다.
이에 반해, 코볼드메탈은 저탄소 채굴 기술과 친환경 화학 공정을 적극 도입해 이러한 문제를 해결하고 있다.
한 예로, 코볼드메탈은 재생 가능 에너지를 활용한 전기 굴착 장비를 도입해 채굴 과정에서 발생하는 탄소 배출량을 최대 30% 절감하고 있다.
또한, 독성이 낮은 친환경 화학 용매를 활용한 광석 추출 공정을 개발해 기존 방식 대비 수질 오염을 40% 이상 감소시키는 데 성공했다.
특히, 캐나다의 한 광산 프로젝트에서는 코볼드메탈의 친환경 채굴 기술을 적용한 결과, 토양 생태계 교란 면적이 35% 줄어들고, 지하수 오염 위험이 기존의 절반 수준으로 낮아지는 성과를 거두었다.
• AI 탐사 기술의 신뢰성 제고, 모델 고도화, 환경 규제 대응 등 도전과제 많지만, 지속 성장 가능성 커..
코볼드메탈은 AI 기반 탐사 기술을 활용해 니켈, 코발트, 구리 등 전략적 금속을 효율적으로 확보하며, 글로벌 배터리 및 전기차 제조업체들이 안정적인 공급망을 구축하는 데 앞장서 왔다.
그러나 해결해야 할 기술적 도전과제도 여전히 남아 있다. 우선, AI 탐사 기술의 신뢰성을 더욱 높이고, 탐사 예측과 실제 결과 간의 오차를 줄이기 위해 데이터 품질을 향상시키고 모델을 지속적으로 고도화할 필요가 있다.
또한, 각국 정부의 환경 규제 강화와 ESG 기준 변화에 대응하기 위한 친환경 채굴 기술의 지속적인 혁신도 필수 과제다.
그럼에도 불구하고, AI와 데이터 과학을 접목한 코볼드메탈의 혁신적인 탐사 방식은 광물 탐사의 새로운 표준을 만들어가고 있다.
활용 기술의 혁신과 친환경적 접근이 뒷받침된다면, 코볼드메탈은 지속 가능한 금속 탐사의 선두 기업으로 자리매김하며 글로벌 원자재 시장에서 핵심적인 역할을 하게 될 것이다.
[정리=최봉 산업경제 전문기자]
◀ 노재범(Jaebum Noh) ▶ KAIST 경영공학박사 / 성균관대 학부대학 초빙교수 / 한경협중소기업협력센터 자문위원 / (전) 삼성 멀티캠퍼스 전무 / (전) 삼성 SERICEO 대표이사 / (전) 삼성경제연구소 연구위원
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