Investigadores de la Carnegie Institution for Science y otras universidades y organizaciones de los EE. UU. han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que puede predecir la ubicación de los minerales en la Tierra, y potencialmente en otros planetas, aprovechando los patrones en las asociaciones de minerales.
En un artículo publicado en la revista PNAS Nexus , los científicos explican que, durante mucho tiempo, encontrar minerales específicos ha sido tanto un arte como una ciencia, ya que la tarea se basa en la experiencia individual, junto con una buena dosis de suerte.
Su herramienta, sin embargo, utiliza datos de la base de datos de evolución mineral, que incluye 295 583 localidades minerales de 5478 especies minerales, para predecir ocurrencias previamente desconocidas basadas en reglas de asociación. Los autores probaron su modelo explorando la cuenca de Tecopa en el desierto de Mojave, un conocido entorno análogo a Marte.
“El análisis de asociación de minerales cuantifica multicorrelaciones de alta dimensión en localidades de minerales en todo el mundo, lo que permite la identificación de ocurrencias minerales previamente desconocidas, así como conjuntos de minerales y sus modos paragenéticos asociados”, se lee en el informe.
El modelo pudo predecir la ubicación de minerales geológicamente importantes, incluida la alteración de uraninita, rutherfordina, andersonita, schröckingerita, bayleyita y zippeita.
Además de esto, el modelo localizó áreas prometedoras para elementos críticos de tierras raras y minerales de litio, incluida la monacita-(Ce), la alanita-(Ce) y la espodumena.
Una vez hecho esto, los investigadores probaron y confirmaron varias de estas predicciones de ocurrencia de minerales en la naturaleza, verificando así el método.
“El análisis de asociación de minerales puede ser una poderosa herramienta predictiva para mineralogistas, petrólogos, geólogos económicos y científicos planetarios”, dijeron los autores en un comunicado de prensa. «[Esto] mejorará nuestra comprensión de la mineralización y los entornos de mineralización en la tierra, en todo nuestro sistema solar y a lo largo del tiempo».
Fuente: mining
Foto: Rob Lavinsky
Inserta este artículo con este código HTML:
<a href="https://www.redimin.cl/la-ia-ayuda-a-encontrar-depositos-minerales-sin-explotar/">La IA ayuda a encontrar depósitos minerales sin explotar</a>
¡Descubre la última edición de REDIMIN!
Explora los temas más recientes en minería y tecnología en nuestra nueva edición. Haz clic en el enlace para leerla ahora.
Leer la Última Edición¿Quieres que tu empresa tenga presencia en REDIMIN?
En REDIMIN, conectamos a tu marca con una audiencia especializada en el sector minero y contamos con más de 1 millón de usuarios activos al mes. Genera oportunidades para destacar tu empresa en un mercado clave y aprovecha nuestro alcance para maximizar tu visibilidad.
Ver Opciones de Publicidad
