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人工智能正在帮助科学家找到矿产资源
2023年07月13日 由 Samoyed 发表
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寻找有经济价值的矿藏需要大量资源。科学家正转向人工智能来解决这个问题。
从用于电动汽车电池的锂到用于建筑新楼的铁，我们一直依赖于地球中隐藏的各种矿物。寻找这些矿物是一个耗费资源的过程，通常涉及卫星图像、地球化学勘测和从过去的开采项目中获取的经验。尽管有时能够找到大量的自然资源，但要找到大量矿藏并不是容易的事。因此，科学家们正转向人工智能来提高成功的几率。
Notre Dame大学、Arizona大学和Carnegie科学研究所的研究人员开发了一个模型，通过分析矿物学数据来预测罕见或有用矿物的位置。该模型基于矿物演化数据库的数据，该数据库存储了5,477种类型的矿物及其295,583个产地的信息。正如他们在《PNAS Nexus》论文中所写的那样，这些数据的庞大数量，加上“我们星球的地质、化学和生物系统的复杂性和固有的‘混乱’”，使人类使用矿物质演化数据库来找到资源储量变得极其困难。
但是人工智能能够快速评估这些数据。该模型的关键在于关联分析，即在庞大的数据集中搜索模式。通过将矿物演化数据库与板块构造、地球大气层氧化、地球圈层演化以及其他相关现象的信息进行配对，模型确定了矿物可能出现的位置，并大致估计了隐藏在那里的矿物数量。
该研究团队于2020年10月测试了他们的模型，让它确定rutherfordine、andersonite、schröckingerite、bayleyite和zippeite的矿藏位置。为了提高效率，他们设定了参数，只显示具有70%或更高的"置信度"水平的预测。模型给出了四个rutherfordine矿的预测位置，其中一个已在意大利得到证实；andersonite有一个预测位置，尚未得到证实；schröckingerite有一个在科罗拉多州得到证实的预测位置；bayleyite有两个预测位置，犹他州的两个地点之前已经被推测出来；ppeite有七个预测位置，其中一个已在捷克共和国得到证实。
另一次关于地球原始元素（REE）的测试，预测了用于建筑、辐射研究和电池的monazite、allanite和spodumene的位置。在15个预测中，已确认了12个monazite矿床；在19个预测中，已确认了13个allanite矿床；在12个预测中，已确认了1个spodumene矿床。
人们认为该模型在其他星球上也具有应用潜力。利用我们对月球或火星地质和天体生物学历史的了解，该模型将来可能有助于在整个太阳系中定位矿物质。
来源：https://www.extremetech.com/science/ai-is-helping-scientists-locate-rare-and-useful-minerals
从用于电动汽车电池的锂到用于建筑新楼的铁，我们一直依赖于地球中隐藏的各种矿物。寻找这些矿物是一个耗费资源的过程，通常涉及卫星图像、地球化学勘测和从过去的开采项目中获取的经验。尽管有时能够找到大量的自然资源，但要找到大量矿藏并不是容易的事。因此，科学家们正转向人工智能来提高成功的几率。
Notre Dame大学、Arizona大学和Carnegie科学研究所的研究人员开发了一个模型，通过分析矿物学数据来预测罕见或有用矿物的位置。该模型基于矿物演化数据库的数据，该数据库存储了5,477种类型的矿物及其295,583个产地的信息。正如他们在《PNAS Nexus》论文中所写的那样，这些数据的庞大数量，加上“我们星球的地质、化学和生物系统的复杂性和固有的‘混乱’”，使人类使用矿物质演化数据库来找到资源储量变得极其困难。
但是人工智能能够快速评估这些数据。该模型的关键在于关联分析，即在庞大的数据集中搜索模式。通过将矿物演化数据库与板块构造、地球大气层氧化、地球圈层演化以及其他相关现象的信息进行配对，模型确定了矿物可能出现的位置，并大致估计了隐藏在那里的矿物数量。
该研究团队于2020年10月测试了他们的模型，让它确定rutherfordine、andersonite、schröckingerite、bayleyite和zippeite的矿藏位置。为了提高效率，他们设定了参数，只显示具有70%或更高的"置信度"水平的预测。模型给出了四个rutherfordine矿的预测位置，其中一个已在意大利得到证实；andersonite有一个预测位置，尚未得到证实；schröckingerite有一个在科罗拉多州得到证实的预测位置；bayleyite有两个预测位置，犹他州的两个地点之前已经被推测出来；ppeite有七个预测位置，其中一个已在捷克共和国得到证实。
另一次关于地球原始元素（REE）的测试，预测了用于建筑、辐射研究和电池的monazite、allanite和spodumene的位置。在15个预测中，已确认了12个monazite矿床；在19个预测中，已确认了13个allanite矿床；在12个预测中，已确认了1个spodumene矿床。
人们认为该模型在其他星球上也具有应用潜力。利用我们对月球或火星地质和天体生物学历史的了解，该模型将来可能有助于在整个太阳系中定位矿物质。
来源：https://www.extremetech.com/science/ai-is-helping-scientists-locate-rare-and-useful-minerals
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