科学家利用AI分析关联规则 在矿藏中寻找稀有材料

在矿物探寻的广袤领域中，一个新的机器学习模型崭露头角。借助矿物关联的独特模式，它不仅能预测地球上矿物的位置，还有可能预测其他星球上矿物的潜在分布。这一重大进展对科学和工业领域都具有深远的影响，对于不断探寻矿藏、揭开地球历史奥秘并实际应用于开采资源，如制造可充电电池所需的矿产来说，这一模型具有不可估量的价值。

想象一下紫水晶的神秘魅力，由Shaunna Morrison和Anirudh Prabhu领导的团队却致力于开发一种超越想象的技术——他们旨在创造一种能够识别特定矿物出现的方法。这一过程，虽被视为一种科学，但同样也是一种艺术，因为它依赖于个人经验和运气。

该团队创建了一个机器学习模型，利用来自矿物进化数据库的大量数据——其中包括5478种矿物在295583个地点的分布信息。这个模型可以根据关联规则，预测以前未知的矿物出现情况。

为了验证模型的可靠性，作者甚至在著名的模拟火星环境——莫哈韦沙漠的Tecopa盆地进行了实地测试。令人振奋的是，这个模型不仅成功预测了地质上重要矿物的位置，而且还为寻找关键的稀土元素和锂矿物指明了有希望的区域，如独居石（Ce）、褐帘石（Ce）以及闪锌矿等。

矿物关联分析在这位研究者看来，有望成为矿物学家、岩石学家、经济地质学家和行星科学家们的强大预测工具。这一模型的潜力令人充满期待，未来它可能会引领矿物探寻的新纪元。