Wissenschaftler haben ein Modell für maschinelles Lernen erfunden, das die Standorte von Mineralien auf der Erde und sogar auf anderen Planeten vorhersagen kann, indem es Muster in Mineralassoziationen ausnutzt.
Dies geht aus einer am Mittwoch veröffentlichten Pressemitteilung von hervor Phys.org.
Shaunna Morrison, Anirudh Prabhu und ihre Kollegen haben erfolgreich ein Tool entwickelt, um Vorkommen bestimmter Mineralien zu finden, die auf individueller Erfahrung und etwas Glück basieren.
Dazu nutzten sie Daten aus der Mineral Evolution Database, die 295.583 Mineralstandorte von 5.478 Mineralarten umfasst, um bisher unbekannte Mineralvorkommen anhand von Assoziationsregeln vorherzusagen. Die Forscher erprobten ihr Modell am Tecopa-Becken in der Mojave-Wüste.
