論文の概要: The future of AI in critical mineral exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02879v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 15:37:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.951284
• Title: The future of AI in critical mineral exploration
• Title（参考訳）: 臨界鉱物探査におけるAIの将来
• Authors: Jef Caers,
• Abstract要約: 認知バイアスと偽陽性を減らし探索コストを下げることを目的とした鉱物探査のための厳密な科学的手法の実現者としてAIが実装されるこの問題に対する解決策を提案する。 データの取得は、人間が生成した仮説を改ざんするための手段として、まず最初に見なされる。次に取得するデータの決定は、検証可能なメトリクスで定量化され、合理的な意思決定に基づいて行われる。 もっとも重要なのは、ドメインの専門家と協力してデータをよりよく理解し、競合する複数の地質仮説を生成できる新しい教師なし学習手法と、様々な地質学的地球化学的および掘削データ取得を最適に計画できる2つの人間内ループAIアルゴリズムである、と私は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The energy transition through increased electrification has put the worlds attention on critical mineral exploration Even with increased investments a decrease in new discoveries has taken place over the last two decades Here I propose a solution to this problem where AI is implemented as the enabler of a rigorous scientific method for mineral exploration that aims to reduce cognitive bias and false positives drive down the cost of exploration I propose a new scientific method that is based on a philosophical approach founded on the principles of Bayesianism and falsification In this approach data acquisition is in the first place seen as a means to falsify human generated hypothesis Decision of what data to acquire next is quantified with verifiable metrics and based on rational decision making A practical protocol is provided that can be used as a template in any exploration campaign However in order to make this protocol practical various form of artificial intelligence are needed I will argue that the most important form are one novel unsupervised learning methods that collaborate with domain experts to better understand data and generate multiple competing geological hypotheses and two humanintheloop AI algorithms that can optimally plan various geological geophysical geochemical and drilling data acquisition where uncertainty reduction of geological hypothesis precedes the uncertainty reduction on grade and tonnage
• Abstract（参考訳）: ここでは、認知バイアスと偽陽性を減らし、探索コストを下げるための厳格な科学的手法として、AIが実施されるこの問題の解決策を提案します ベイズ主義とファルシフィケーションの原則に基づく哲学的アプローチに基づく、新しい科学的手法を提案します このアプローチは、まず最初に、人間の生成仮説をファルシフィズする方法として見受けられ、次に取得すべきデータが検証可能なメトリクスで定量化され、合理的な判断に基づいて決定される。

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