QueryPlot: KI-gestützte Karten für Mineralvorkommen aus Textabfragen

Mit QueryPlot wird die Suche nach potenziellen Mineralvorkommen neu definiert. Das System verbindet umfangreiche geologische Textsammlungen mit geographischen Kartendaten und nutzt moderne Natural‑Language‑Processing‑Techniken, um in wenigen Sekunden relevante Gebiete zu identifizieren.

Im Kern arbeitet QueryPlot mit einem vortrainierten Embedding‑Modell, das sowohl die vom Nutzer formulierten Suchanfragen als auch die strukturierten Beschreibungen von geologischen Regionen in denselben semantischen Raum überführt. Durch die Berechnung von Ähnlichkeitswerten werden Gebiete automatisch nach ihrer Relevanz sortiert und als kontinuierliche Evidenzschichten auf der Karte visualisiert. Dabei können mehrere Suchkriterien gleichzeitig kombiniert werden, sodass komplexe, mehrdimensionale Prospektivitätsanalysen möglich sind.

Ein konkretes Beispiel aus der Praxis ist die Untersuchung von Wolfram‑Skarn‑Vorkommen. Hier zeigte sich, dass die embedding‑basierte Suche eine sehr hohe Trefferquote erzielt und die identifizierten Gebiete eng mit den von Experten definierten permissiven Trakten übereinstimmen. Zusätzlich können die berechneten Ähnlichkeitswerte als zusätzliche Features in klassifikatorische Lernmodelle einfließen, was die Genauigkeit der Vorhersagen deutlich verbessert.

QueryPlot ist als webbasierte Plattform verfügbar und ermöglicht interaktive Abfragen sowie die sofortige Visualisierung der Ergebnisse. Durch die Kombination von Text‑ und Kartendaten bietet es Mineralgeologen ein leistungsstarkes Werkzeug, um explorative Analysen schneller und datengetriebener zu gestalten.