Jeolojik AI Destekli Mineral Keşif Pazar Raporu 2025: Büyüme Temellerinin, Bozucu Teknolojilerin ve Küresel Fırsatların Ortaya Çıkması. Bu kapsamlı analiz, pazar büyüklüğünü, önde gelen oyuncuları ve AI destekli mineral keşfin geleceğini incelemektedir.

• Yönetici Özeti & Pazar Genel Bakışı
• AI Destekli Mineral Keşifteki Ana Teknoloji Eğilimleri
• Rekabetçi Manzara ve Önde Gelen Yenilikçiler
• Pazar Büyüklüğü, Büyüme Tahminleri & CAGR Analizi (2025–2030)
• Bölgesel Pazar Analizi & Yatırım Noktaları
• Zorluklar, Riskler ve Ortaya Çıkan Fırsatlar
• Gelecek Görünümü: Stratejik Tavsiyeler & Sektör Yol Haritası
• Kaynaklar & Referanslar

Yönetici Özeti & Pazar Genel Bakışı

Jeolojik AI destekli mineral keşif, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojilerinin jeolojik verileri analiz etmek, mineralizasyon paternlerini belirlemek ve yeni mineral sahalarının keşfini optimize etmek için uygulanmasını ifade eder. Bu yaklaşım, jeofizik, jeokimyasal, uzaktan algılama ve sondaj verileri gibi büyük ve karmaşık veri kümelerini kullanarak mineral keşif faaliyetlerinin doğruluğunu, hızını ve maliyet etkinliğini artırmaktadır.

2025 itibarıyla, AI destekli mineral keşif için küresel pazar, madencilik sektörünün keşif oranlarını artırma, keşif maliyetlerini düşürme ve kolay erişilebilir madenlerin tükenmesi sorunları ile başa çıkma ihtiyacının artmasıyla güçlü bir büyüme yaşıyor. AI teknolojilerinin entegrasyonu, madencilik şirketlerinin büyük ölçekli veri kümelerini daha verimli bir şekilde işlemesini ve yorumlamasını sağlıyor, bu da daha bilinçli karar verme ve hedef belirlemedeki başarı oranlarını artırıyor.

Deloitte</a'ya göre, dijital dönüşüm—including AI benimsemesi—maddeler arasında rekabetçi kalmak isteyen madencilik şirketleri için stratejik bir zorunluluk haline geldi. AI destekli keşfi içeren küresel madencilik endüstrisinin dijitalleşme pazarının, 2027 yılına kadar 9,3 milyar USD'ye ulaşması bekleniyor ve 2022'den 2027'ye kadar %13,2'lik bir CAGR ile büyümesi öngörülüyor, MarketsandMarkets‘in raporuna göre.

Jeolojik AI destekli mineral keşif alanındaki ana oyuncular, GoldSpot Discoveries, Earth AI ve Koan Analytics gibi teknoloji sağlayıcıları ile Rio Tinto ve BHP gibi büyük madencilik şirketleridir. Bu kuruluşlar, AI’yi kullanarak çeşitli veri kaynaklarını entegre etmekte, jeolojik modellemeyi otomatikleştirmekte ve yüksek potansiyele sahip keşif hedeflerini vurgulayan tahmine dayalı haritalar oluşturmaktadırlar.

Coğrafi olarak, Kuzey Amerika ve Avustralya, gelişmiş dijital altyapı, güçlü madencilik sektörü ve yeniliği teşvik eden hükümet girişimleri ile AI destekli keşiflerin önde gelen alıcılarıdır. Ancak Latin Amerika ve Afrika’daki gelişen pazarlar da yeni mineral kaynaklarını açmak ve yabancı yatırımları çekmek için AI teknolojilerini benimsemeye başlamaktadırlar.

Kısacası, jeolojik AI destekli mineral keşfi, mineral keşif sürecini dönüştürmekte olup, verimlilik, doğruluk ve sürdürülebilirlik konusunda önemli avantajlar sunmaktadır. Madencilik endüstrisi, kaynak kıtlığı ve çevresel baskılar ile karşılaştıkça, AI destekli çözümlerin benimsenmesinin hızlanması beklenmektedir ve bu da küresel mineral keşfin geleceğini şekillendirecektir.

AI Destekli Mineral Keşifteki Ana Teknoloji Eğilimleri

Jeolojik AI destekli mineral keşif, gelişmiş makine öğrenimi, bilgisayarla görme ve veri entegrasyonu tekniklerini kullanarak madencilik sektörünü hızla dönüştürmektedir. 2025’te bu alanda şekillendiren birkaç ana teknoloji eğilimi, daha verimli, doğru ve maliyet etkin keşif süreçlerini mümkün kılmaktadır.

• Çok Kaynaklı Je Bilimsel Verilerin Entegrasyonu: AI platformları, jeofizik taramalar, jeokimyasal analizler, uydu görüntüleri ve tarihsel sondaj kayıtları gibi geniş ve çeşitli veri kümelerini birleştirme yeteneğine sahip olmaktadır. Bu bütünleşik veri entegrasyonu, daha sağlam jeolojik modelleme ve hedef oluşturma sağlar, yanlış pozitif riskini ve göz ardı edilen yatakları azaltır. Korea Resources Corporation ve BHP gibi şirketler, kapsamlı yer altı analizi için farklı veri akışlarını bir araya getiren AI sistemlerine yatırım yapmaktadırlar.
• Otomatik Çekirdek Kaydı ve Görüntü Analizi: Bilgisayarla görme algoritmaları, yüksek çözünürlüklü sondaj çekirdek görüntülerine otomatik olarak uygulanmaktadır, mineralojinin, dokuların ve yapısal özelliklerin tanımlanmasını hızlandırmaktadır. Bu, yalnızca kayıt sürecini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda tutarlılığı ve nesnelliği de artırır. Orexplore Technologies gibi firmalar, sondaj çekirdeklerinden gerçek zamanlı, 3D mineralojik veriler sunan AI destekli tarayıcılar kullanmaktadır.
• Tahmine Dayalı Hedefleme ve Potansiyel Haritalama: Makine öğrenimi modelleri, yeni mineralizasyon bölgelerini yüksek doğrulukla tahmin etmek için bilinen maden imzaları üzerinde eğitim almaktadır. Bu modeller, jeolojik verilerdeki karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri işleyebilir ve geleneksel yöntemlerle gözden kaçabilecek ince keşif hedeflerinin belirlenmesine olanak tanır. GoldSpot Discoveries ve Earth AI, keşif yatırımı kararlarını yönlendiren AI destekli potansiyel haritaları sunan öncülerdendir.
• Bulut Tabanlı İşbirliği ve Gerçek Zamanlı Analitikler: Bulut bilişimin benimsenmesi, jeologlar, veri bilimcileri ve karar vericiler arasında gerçek zamanlı veri paylaşımını ve ortak yorumlamayı kolaylaştırmaktadır. Seequent gibi sağlayıcılardan gelen platformlar, AI analitiklerinin jeolojik iş akışlarına sorunsuz entegrasyonunu sağlamakta ve keşif kampanyalarında çevikliği ve tepki kabiliyetini artırmaktadır.

Bu teknolojik eğilimler, mineral keşiflerinin başarı oranını artırmanın yanı sıra gereksiz sondajları en aza indirerek ve keşif faaliyetlerinin çevresel etkisini azaltarak sürdürülebilirliği de desteklemektedir. AI yetenekleri gelişmeye devam ettikçe, jeolojik AI destekli mineral keşiflerin 2025 yılı ve sonrasında endüstri standardı haline gelmesi beklenmektedir.

Rekabetçi Manzara ve Önde Gelen Yenilikçiler

2025 yılında jeolojik AI destekli mineral keşifin rekabetçi manzarası, hızlı teknolojik gelişmeler, artan yatırım ve hem köklü madencilik şirketleri hem de özel teknoloji girişimlerinin artan listesi ile tanımlanmaktadır. Sektör, jeolojik verileri analiz etmek, mineralizasyonu tahmin etmek ve keşif stratejilerini optimize etmek için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarının giderek daha fazla kullanılmaya başlandığı bir paradigma kaymasına tanıklık etmektedir. Bu değişim, keşif maliyetlerini düşürme, keşif oranlarını artırma ve kolay erişilebilir mineral kaynaklarının kalitesinin düşmesi sorunlarına karşı bir ihtiyaçla yönlendirilmektedir.

Bu alandaki önde gelen yenilikçiler, küresel madencilik devleri ile çevik teknoloji firmalarının bir karışımını içermektedir. Rio Tinto ve BHP AI destekli keşif platformlarına ağır yatırımlar yapmış olup, sahip oldukları veri setlerini ve gelişmiş analitikleri kullanarak yeni yataklar tespit etmekte ve karar verme süreçlerini hızlandırmaktadır. Bu şirketler, AI’yi mevcut iş akışlarına entegre etmekte ve daha hızlı hedef oluşturma ile kaynak tahmin doğruluğunu artırmaktadır.

Teknoloji cephesinde, OreFox ve GoldSpot Discoveries gibi şirketler yenilikin öncülerindendir. OreFox, karmaşık jeolojik veri setlerini yorumlamak için derin öğrenme ve veri füzyon tekniklerini kullanırken, GoldSpot Discoveries, maden bilimi verilerindeki gizli paternleri ortaya çıkarmak için AI kullanarak, müşterilere daha bilinçli keşif kararları almalarına yardımcı olmaktadır. Bu firmalar genellikle ara ve küçük madencilerle iş birliği yaparak gelişmiş keşif araçlarına erişimi demokratikleştirmektedirler.

Başka bir dikkat çeken oyuncu ise Koan Analytics, yapay zeka destekli jeouzamsal analizde uzmanlaşmıştır ve uydu görüntüleri, jeofizik taramalar ve jeokimyasal verileri entegre eden çözümler sunmaktadır. Platformları, hızlı bölgesel değerlendirmeler ve yüksek çözünürlüklü hedefleme yapılmasını sağlamakta, geleneksel keşif yöntemlerine kıyasla zaman ve maliyet tasarrufu sağlamaktadır.

Stratejik iş birlikleri ve satın almalar, rekabet dinamiklerini şekillendirmektedir. Örneğin, Barrick Gold, keşif hattını geliştirmek için AI başlangıçları ile ortaklıklar kurmuştur ve madencilik teknoloji firmalarına yapılan girişim sermayesi yatırımları, 2024 yılında rekor seviyelere ulaşmıştır, S&P Global Market Intelligence‘e göre. Bu sermaye akışı, endüstri genelinde AI çözümlerinin geliştirilmesi ve uygulanmasını hızlandırmaktadır.

Özetle, 2025 yılı için jeolojik AI destekli mineral keşif manzarası, kurumsal madencilik şirketleri ile çevik teknoloji yenilikçilerinin bir karışımı ile tanımlanmaktadır; hepsi AI’nın potansiyelini yeni mineral kaynaklarını açmak ve kaynak sınırlı bir dünyada rekabet avantajı sürdürmek için kullanmaya çalışmaktadır.

Pazar Büyüklüğü, Büyüme Tahminleri & CAGR Analizi (2025–2030)

Jeolojik AI destekli mineral keşif için küresel pazar, 2025 ve 2030 yılları arasında, madencilik sektörünün keşif verimliliğini artırmak, maliyetleri azaltmak ve keşif oranlarını iyileştirmek için yapay zeka (AI) benimsemesine artan bir minnetle güçlü bir büyümeye hazırlanıyor. MarketsandMarkets‘in projeksiyonlarına göre, madencilikte AI pazarı—mineral keşif dahil—2023 yılında yaklaşık 650 milyon USD değerindeydi ve 2030 yılına kadar 2,5 milyar USD’yi aşması bekleniyor. Bu, tahmin dönemi boyunca %21’in üzerinde bir bileşik yıllık büyüme oranına (CAGR) işaret ediyor.

Bu büyüme, birkaç kritik faktörle desteklenmektedir:

• Veri Yaygınlaşması: Yüksek çözünürlüklü jeofizik, jeokimyasal ve uzaktan algılama verilerinin artan mevcutlığı, AI uygulamaları için verimli bir ortam yaratmış ve mineralizasyon bölgelerinin daha doğru ve hızlı bir şekilde belirlenmesine olanak tanımıştır.
• Maliyet Baskıları: Madencilik şirketleri, keşif bütçelerini optimize etmek zorundadır. AI destekli çözümler, geleneksel keşif yöntemleriyle ilişkili süre ve masrafları azaltabilir, bu da onları sermaye yoğun bir sektörde oldukça cazip hale getirmektedir.
• Teknolojik İlerlemeler: Makine öğrenimi algoritmaları, bulut bilişim ve uç analitik alanındaki gelişmeler, AI araçlarının jeolojik keşifte hızla benimsenmesini sağlamaktadır, Deloitte‘un belirttiği gibi.
• Regülatif ve ESG Sürücüler: Daha sıkı çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) gereklilikleri, şirketlerin daha hedefli ve daha az invaziv keşiftin benimsemeleri için AI’yi benimsemelerini zorunlu kılmaktadır ve çevresel ayak izlerini azaltmaktadır.

Bölgesel olarak, Kuzey Amerika ve Avustralya, olgun madencilik sektörleri ve güçlü yenilik ekosistemleri sayesinde önde gelen benimseyicilerdir. Ancak, Afrika ve Güney Amerika’daki gelişen pazarların hızlı bir büyüme göstermesi beklenmektedir; çünkü AI destekli keşif, keşfedilmemiş bölgelerde yeni mineral kaynaklarını açmaya yardımcı olmaktadır (PwC).

2030 yılına baktığınızda, pazarın, büyük madencilik şirketlerinin özel AI platformlarına ve jeolojik veri analitiği alanında uzmanlaşmış girişimlere yatırım yapmaya devam ettiği süre zarfında sürekli bir konsolidasyon görmesi beklenmektedir. %21 üzerinde CAGR, sektörün hızlı dijital dönüşümünü ve AI’nın mineral keşif ve kaynak geliştirme geleceğindeki kritik rolünü vurgulamaktadır.

Bölgesel Pazar Analizi & Yatırım Noktaları

2025’teki AI destekli mineral keşif için bölgesel manzara, jeolojik potansiyel, dijital altyapı ve yatırım ikliminin bir birleşimi ile şekillenmektedir. Kuzey Amerika, özellikle Kanada ve Amerika Birleşik Devletleri, sağlam madencilik sektörleri, gelişmiş araştırma kurumları ve destekleyici hükümet girişimleri nedeniyle ön sırada yer almaktadır. Ontario ve Quebec gibi Kanada eyaletleri, Abitibi Yeşil Taş Kuşağı ve diğer verimli bölgelerde yeni yatakları açmak için AI kullanarak dikkat çeken noktalar haline gelmiştir. GoldSpot Discoveries ve Minerva Intelligence gibi şirketler, eski jeolojik verileri yeniden yorumlamak için makine öğrenimini aktif olarak kullanmaktadırlar, bu da yeni keşifler ve artan yatırımcı ilgisi ile sonuçlanmaktadır.

Avustralya, Batı Avustralya ve Queensland’in önemli yatırımlar çekmesiyle başka bir kritik bölgedir. Hükümetin Jeoloji Avustralya’sı ve özel sektör oyuncuları, lityum, nikel ve nadir toprak elementleri gibi kritik mineraller hedeflemek için AI’yı, jeofizik ve jeokimyasal veri setleri ile birleştirmektedir. Pilbara ve Yilgarn Kratonları, AI destekli potansiyel haralamanın keşif zaman çizelgelerini hızlandırdığı ve maliyetleri azalttığı odak noktalarıdır.

Güney Amerika’da, Şili ve Peru, geniş bakır ve lityum rezervleri ile AI benimsemenin liderleri olarak ortaya çıkmaktadır. Şili hükümetinin madencilikte dijital dönüşümü teşvik etme çabası, yerel üniversiteler ile küresel teknoloji firmaları arasındaki ortaklıklarla birleştiğinde, AI tabanlı keşif için canlı bir ekosistem oluşturmaktadır. Codelco ve diğer büyük madenciler, sondaj hedeflemesini optimize etmek ve kaynak tahminini geliştirmek için AI araçlarını pilot uygulamalara geçirmektedir, And Dağları’nı doğrudan yabancı yatırım için çekici hale getirmektedir.

Afrika’nın mineral açısından zengin bölgeleri, özellikle Güney Afrika, Botsvana ve Demokratik Kongo Cumhuriyeti, AI entegrasyonunu artan bir biçimde görmekte. Altyapı ve veri kalitesi zorlukları olmakla birlikte, Dünya Bankası gibi uluslararası işbirlikleri ve finansmanlar, keşif riskinin düşürülmesine yardımcı olan pilot projeleri mümkün kılmaktadır.

• Yatırım Noktaları 2025:
  • Abitibi Yeşil Taş Kuşağı (Kanada): Tarihsel verilerin AI destekli yeniden analizi.
  • Pilbara & Yilgarn (Avustralya): Kritik mineraller için hedefleme.
  • And Taşımacılık Kuşağı (Şili/Peru): AI ile optimize edilmiş sondaj hedefleme.
  • Orta Afrika: Yüksek potansiyelli bölgelerde erken aşama AI pilotları.

Genel olarak, olgun madencilik sektörlerine, dijital hazır olmaya ve destekleyici politika çerçevelerine sahip bölgeler, AI destekli mineral keşifte lider konumundadır; yatırım, AI’nin keşif oranlarını artırdığı ve keşif riskini azalttığı alanlara akmaktadır.

Zorluklar, Riskler ve Ortaya Çıkan Fırsatlar

AI’nın jeolojik mineral keşfine entegrasyonu sektörü dönüştürmekte, ancak 2025’e doğru gitmenin zorlukları, riskleri ve ortaya çıkan fırsatlar ile karmaşık bir manzarayı da beraberinde getirmektedir. Birincil zorluklardan biri, jeolojik verilerin kalitesi ve mevcudiyetidir. Birçok madencilik bölgesi, özellikle gelişen ekonomilerde, kapsamlı ve yüksek çözünürlüklü veri setlerinden yoksundur; bu da AI modellerinin etkinliğini sınırlayabilir. Veri heterojenliği—çeşitli kaynaklardan, formatlardan ve tarihsel tutarsızlıklardan kaynaklanarak—model eğitimi ve uygulanmasını daha da karmaşık hale getirmekte ve potansiyel olarak hatalı tahminler veya gözden kaçırılan yataklara yol açmaktadır (McKinsey &amp; Company).

Bir diğer önemli risk, birçok AI algoritmasının “kara kutu” doğasıdır. Jeologlar ve yatırımcılar gibi paydaşlar, iç mantığı kolayca yorumlanamayan modellere dayanan keşif kararlarına güvenme konusunda tereddüt yaşayabilirler. Bu şeffaflık eksikliği, benimsemeyi yavaşlatabilir ve kaynak çıkarımı ile çevresel etki üzerinde artan hükümet denetimi ile regülasyon engelleri yaratabilir (Deloitte).

Siber güvenlik, keşif verilerinin ve özel AI modellerinin değerli varlıklar haline gelmesiyle birlikte ortaya çıkan bir endişedir. Veri ihlalleri veya fikri mülkiyet hırsızlığı riski, özellikle şirketler bulut tabanlı platformlara ve uzaktan veri paylaşımına daha fazla güvenmeye başladığında artmaktadır (PwC).

Bu zorluklara rağmen, fırsatlar önemli ölçüde fazladır. AI destekli keşif, uygun mineral hedeflerini belirlemek için gereken süre ve maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir; bu da şirketlerin piyasa talebine ve fiyat dalgalanmalarına daha hızlı yanıt vermelerini sağlayabilir. Teknoloji, AI’nın uydu görüntüleri, jeofizik veriler ve jeokimyasal imzaları büyük ölçekte işleyerek anormallikleri belirlemesini sağladığı için önceden ekonomik olmayan veya erişimi zor olan bölgeleri keşfe açmaktadır (Boston Consulting Group).

• AI, gereksiz sondajları minimize ederek ve çevresel rahatsızlıkları azaltarak daha sürdürülebilir keşiflerin yapılmasını sağlar.
• Madencilik şirketleri ile AI girişimleri arasındaki işbirliği, verilerin paylaşımına ve platform tabanlı keşif hizmetleri etrafında yeni iş modellerinin ortaya çıkmasına hız kazandırmaktadır.
• Regülasyon organları, mineral keşiflerinde şeffaflık ve uyumu artırma potansiyelini tanımaya başlamaktadırlar; bu da izin süreçlerini kolaylaştırabilir.

Özetle, jeolojik AI destekli mineral keşfi, veri, güven ve güvenlik zorluklarına rağmen 2025’te önemli büyüme ve dönüşüm geçirmeye hazırlanmaktadır; bu da verimlilik kazanımları, sürdürülebilirlik gereklilikleri ve yeni işbirliği ekosistemleri ile yönlendirilmektedir.

Gelecek Görünümü: Stratejik Tavsiyeler & Sektör Yol Haritası

2025’teki jeolojik AI destekli mineral keşfinin geleceği, hızlı teknolojik ilerlemeler, gelişen düzenleyici yapılar ve kritik minerallere artan talep ile şekillenmektedir. Madencilik sektörü, verimliliği artırma, çevresel etkiyi azaltma ve yeni yataklar keşfetme konusunda artan baskılarla karşı karşıya kalırken, AI destekli çözümlerin keşif stratejilerinin merkezine oturması beklenmektedir. Bu eğilimlerden yararlanmayı hedefleyen paydaşlar için stratejik tavsiyeler ve bir endüstri yol haritası önem arz etmektedir.

• Çok Kaynaklı Veri Entegrasyonu: Şirketler, çeşitli jeolojik, jeofizik ve jeokimyasal veri setlerini entegre etmeye öncelik vermelidir. AI modelleri, büyük, yüksek kaliteli veri setleri üzerinde eğitim aldıklarında daha doğru tahminler yapmaktadır. Veri sağlayıcıları ve araştırma kurumları ile stratejik ortaklıklar, veri erişimi ve model dayanıklılığını artırabilir (Rio Tinto).
• Yetenek ve Altyapıya Yatırım: Sektör, jeologlar ve veri bilimcilerini AI yeterlilikleri ile alan uzmanlığı arasında boşluğu kapatacak şekilde eğitim vermeye yatırım yapmalıdır. Ayrıca, yüksek performanslı bilgisayar ve bulut tabanlı analitik destekleyen BT altyapısının yükseltilmesi, gerçek zamanlı veri işleme ve model uygulaması için kritik olacaktır (BHP).
• İşbirliği ve Açık İnovasyon: Açık kaynaklı AI platformları ve işbirlikçi keşif girişimleri yeniliği hızlandırabilir ve maliyetleri azaltabilir. Endüstri konsorsiyumları ve kamu-özel ortaklıkları, en iyi uygulamaları, veri setlerini ve AI araçlarını paylaşmada önemli bir rol oynayacaktır; bu da daha dinamik bir keşif ekosisteminin oluşturulmasına katkı sağlayacaktır (Birleşmiş Milletler Ekonomik Komisyonu (UNECE)).
• Regülasyon Uyumlandırması ve ESG Entegrasyonu: Hükümetler çevresel ve sosyal yönetişim (ESG) gerekliliklerini sıkılaştırdıkça, AI destekli keşif sürdürülebilir uygulamalar ile uyumlu hale gelmelidir. Şirketler, çevresel ayak izlerini minimize etmek, paydaş etkileşimlerini artırmak ve gelişen düzenlemelere uymak için AI’yi kullanmalıdır (Uluslararası Madencilik ve Metaller Konseyi (ICMM)).
• 2025 ve Sonrası İçin Yol Haritası: Sektör yol haritası, aşamalı AI benimsemesine odaklanmalıdır; bunun içinde pilot projeler başlatmak, başarılı modelleri ölçeklendirmek ve AI’yi çekirdek keşif iş akışlarına entegre etmek yer almalıdır. 2025 yılına kadar liderlerin keşif maliyetlerinde ve zaman çizelgelerinde önemli azalmalar sağladığı, enerji geçişi için kritik minerallerin keşif oranlarını artırdığı tahmin edilmektedir (McKinsey &amp; Company).

Özetle, 2025 yılı itibarıyla jeolojik mineral keşiflerde AI’nın stratejik benimsenmesi, madencilik şirketleri için rekabet avantajı ve sürdürülebilir büyümeyi sağlamak için önemli bir farklılaştırıcı olacaktır.

Kaynaklar & Referanslar

• Deloitte
• MarketsandMarkets
• Earth AI
• Koan Analytics
• Rio Tinto
• Orexplore Technologies
• OreFox
• PwC
• Codelco
• Dünya Bankası
• McKinsey & Company
• Rio Tinto
• Uluslararası Madencilik ve Metaller Konseyi (ICMM)