Поиск меди с помощью машинного обучения и цирконов

Цирконы — это распространённые, устойчивые минералы, которые можно найти в породах возрастом до 4 миллиардов лет. Их структура и текстура отражают условия, в которых они образовались, что заслужило им репутацию природных капсул времени. Согласно новому исследованию, используя возможности машинного обучения, учёные могут анализировать текстуры циркона для выявления ценных месторождений полезных ископаемых.

В новом исследовании, опубликованном в Journal of Geophysical Research: Solid Earth, Четан Натвани и его коллеги разработали метод для различения мельчайших различий между зернами циркона, образовавшимися в породах, связанных с медью, и гранитных породах. Этот метод может помочь учёным в поиске месторождений и изучении происхождения различных осадков.

Исследователи использовали инструмент машинного обучения — свёрточную нейронную сеть (CNN), специализирующуюся на анализе изображений. На образцах, собранных в южном Перу (регионе, который производит значительную часть мировой меди), они обнаружили, что CNN может выявлять формы и текстуры, уникальные для цирконов, найденных вблизи медных месторождений. Модель также могла отличать эти цирконы от цирконов из других пород региона с точностью 85%.

Медь имеет широкое промышленное применение — от электроники до строительства. Исследование показывает, что сочетание машинного обучения с более традиционными методами может облегчить разведку и идентификацию месторождений меди.