美 광산학자들이 빅 데이터와 기계학습 소프트웨어를 통해 새로운 광물을 찾기 시작했다. 이는 새로운 광물을 찾는 방법을 바꿀 수 있다는 점에서 산업에 잠재적인 파급 효과를 줄 수 있다. 제한된 정모를 사용하는 대신, 광산 개발 회사는 기계학습과 함께 다양한 유형의 정보가 포함된 더욱 거대한 데이터베이스를 활용, 정보를 효율적으로 분석하고 인력이 놓칠 수 있는 세부 정보를 습득할 수 있다.

딥 카본 관측소 전문가들은 "이 신기술을 연구하고 사용한다면 광물 탐사의 미래를 변화시킬 수 있다"고 말한다. 카네기 지구 물리학 연구소 광물학자이자 행성과학자인 샤나 모리슨은 "우리의 물질 원자 규모의 행동은 광물을 통해 이뤄지기 때문에 또 다른 장소에 무엇이 있고 어떠한 특징이 있는지 아는 것이 중요하다"고 말했다. 광부가 확실히 사용할 수 있는 주요 사안 중 하나는 데이터과학 분야 추천 시스템으로, 이는 무한대 분석이 이뤄지는 수학적인 데이터 과학 알고리즘 수학적 데이터를 통해 공통 관계를 더욱 잘 이해할 수 있도록 돕는다. 이러한 빅데이터의 활용은 일반적으로 아마존에서 사용자가 제품을 구매할 때 어떠한 제품과 같이 구매하는지 보여주는 방식으로 사용된다. 이 정보는, 광물 진화 데이터, 지리 정보 및 기타 미국 지질 조사국(USGS)나 마인댓(Mindat과 같은 시설에서 수집된 중요한 정보를 통해 앞으로 더욱 정확한 발견을 위한 큰 그림을 만들어 낼 전망이다.

모리슨은 "우리는 확률에 대해서도 결정 할 수 있다. 예를 들어, 어떤 곳에서 2%의 확률이 있다면 다른 곳에서는 96%의 확률로 광물을 발견할 수 있다는 것이다"고 말했다. 이는 광업과 광물 탐사업의 미래를 바꿀 수 있으며, 기계학습은 어렵다고 여겨지던 난제에 해답을 줄 것이다.