Shkencëtarët përdorin AI për të gjetur materiale të rralla

Duke shfrytëzuar modelet në shoqatat e mineraleve, një model i ri i mësimit të makinerive mund të parashikojë vendndodhjet e mineraleve në Tokë dhe potencialisht, planetë të tjerë. Ky përparim ka një vlerë të jashtëzakonshme për shkencën dhe industrinë, pasi ato eksplorojnë vazhdimisht depozitat e mineraleve për të zbuluar historinë e planetit dhe për të minuar burime për aplikime praktike, si bateritë e ringarkueshme.

Një ekip i udhëhequr nga Shaunna Morrison dhe Anirudh Prabhu synoi të zhvillonte një metodë për identifikimin e shfaqjes së mineraleve të veçanta, një objektiv që tradicionalisht është konsideruar sa art aq edhe shkencë. Ky proces shpesh ka qenë i varur nga përvoja individuale së bashku me një dozë të shëndetshme fati.

Ekipi krijoi një model të mësimit të makinerive që përdor të dhëna nga Baza e të Dhënave të Evolucionit Mineral, e cila përfshin 295,583 lokalitete minerale të 5,478 specieve minerale, për të parashikuar dukuritë minerale të panjohura më parë bazuar në rregullat e shoqërimit.

Autorët testuan modelin e tyre duke eksploruar pellgun Tecopa në shkretëtirën Mojave, një mjedis i njohur analog i Marsit. Modeli ishte gjithashtu në gjendje të parashikonte vendndodhjet e mineraleve gjeologjikisht të rëndësishme, duke përfshirë ndryshimin e uraninitit, rutherfordine, andersonite dhe schrockingerite, bayleyite dhe zippeite.

Për më tepër, modeli gjeti zona premtuese për elementët kritikë të tokës së rrallë dhe mineralet e litiumit, duke përfshirë monazitin-(Ce) dhe alanit-(Ce) dhe spodumene. Sipas autorëve, analiza e asociacionit të mineraleve mund të jetë një mjet i fuqishëm parashikues për mineralogistët, petrologët, gjeologët ekonomikë dhe shkencëtarët planetarë.