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加速寻找稀土元素
地球科学教授陶文和他的学生参与了一项跨学科努力，旨在提高识别和评估美国潜在稀土元素资源的能力。加速寻找稀土元素的帖子首先发表在《今日雪城大学》上。
来源:雪城大学跨学科研究小组将在北卡罗来纳州选定的研究地点调查风化花岗岩地层。研究人员将利用现场观察、实验室实验、地下成像和计算机建模来研究稀土元素的出现位置、它们的浓度如何随深度变化，以及控制其分布的地质和化学过程。
将人工智能引入矿物勘探
文和他的团队将在开发基于物理的人工智能工具来支持这项工作方面发挥关键作用。
“基于物理的人工智能将人工智能与有关自然系统行为的既定科学知识相结合，”文说。 “我们不是要求人工智能仅从数据中学习，而是利用科学理解来指导其分析，并使其预测基于现实世界的过程。”
通过将不同类型的现场和实验室观察与计算机模型相结合，该技术可以更有效地评估可能的解释，量化不确定性并确定可能值得进一步研究的领域。
“我们希望确定为什么稀土元素会集中在一些风化花岗岩地层中，而不会集中在其他地层中，以及为什么富集深度因地而异，”文说。
寻找关键矿物的更智能方法
实际上，这项工作可以帮助稀土勘探更有针对性。通过将基于人工智能的分析与现场测量和计算机模拟相结合，研究人员也许能够在进行更深入的现场调查之前确定后续研究领域的优先顺序。这可以降低成本、提高效率并最大限度地减少环境干扰。
Wen 表示，为期九个月的第一阶段项目预计将在授予期内产生科学发现和概念验证框架。如果该方法被证明是成功的，并通过额外的研究得到扩展，它可能会在几年内开始为重点勘探工作提供信息。