Обученная по технологиям машинного обучения модель способна предсказывать наличие определенных минералов в указанном месте на Земле, основываясь на найденных в процессе обучения закономерностях сочетаний залегания минералов.

Авторы статьи, опубликованной в журнале PNAS Nexus, использовали для обучения модели базу данных Mineral Evolution Database (MED), в которой содержится более 295 тыс. записей об обнаружении различных минералов с указанием места обнаружения. Для сокращения объема вычислений авторы отобрали три подмножества данных: сведения об ураносодержащих минералах, сведения о минералах, найденных на территории США и сведения о минералах, относящихся к архейской, протерозойской и фанерозойской эрам.

Модель обучалась по методу ассоциативного анализа, отыскивая в данных минералы, часто встречающиеся в одном минеральном комплексе. Зная такие закономерности, можно по одному найденному минералу предсказать, какие другие минералы можно найти поблизости.

Авторы сделали ряд предсказаний о возможности обнаружения ураносодержащих минералов в разных местах в США, Европе и Австралии. Некоторые из предсказаний уже подтвердились.