8月5日消息，一篇发表在Preprints.org的综述预印本文章系统评估了人工智能（AI）技术在矿产勘探中的应用现状和未来方向。研究团队由Taghipour等人组成，重点梳理了AI如何整合矿物化学数据与地球科学多源数据来支持矿产勘查，包括关键矿物资源的发现。 综述覆盖了AI在矿产勘探中的多个数据维度应用：矿物成分和蚀变特征分析（矿物化学）、地球物理勘探数据反演（重磁电法）、卫星遥感影像（高光谱和多光谱）、数字化地质图、以及地质文献的自然语言处理（NLP）文本挖掘。研究展示了AI/机器学习模型如何从这些异构数据源中提取有价值的找矿线索，同时指出了当前完全整合型AI勘探系统面临的数据标准化、样本不平衡和可解释性等关键瓶颈。 从矿物化学角度，AI技术在处理岩石和矿石的矿物组成数据方面具有独特优势。传统的矿物化学分析依赖于电子探针（EPMA）、X射线衍射（XRD）和激光剥蚀ICP-MS等分析手段，产生高维度的元素组成和矿物相数据。AI模型可以识别这些数据中人类专家难以察觉的微妙模式，将矿物化学特征与特定的成矿环境和矿床类型关联起来。 该综述特别关注了关键矿物资源的勘探效率提升。随着全球能源转型加速，锂、钴、镍、稀土、石墨和锰等电池和半导体关键矿物需求激增，传统勘探方法的发现率却在下降。AI驱动的勘探有望通过提高数据利用率和降低勘探风险来缩短从发现到投产的周期。 但综述也指出了局限性：高质量的标注数据稀缺（已知矿床数量有限，限制了监督学习）、不同数据源之间的空间和时间分辨率不匹配、以及地质过程的复杂性导致的AI模型泛化能力不足。作者建议未来研究应聚焦于多模态AI融合框架和物理约束的机器学习模型，将地质学先验知识嵌入AI推理过程。 （来源：AZoM）