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Samstag, 19.08.2017
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Mit Big Data auf Mineral-Jagd

Netzwerkanalyse könnte bei der Suche nach neuen Mineralen helfen

Fahndung läuft: Mindestens 1.500 Minerale warten noch auf ihre Entdeckung – jetzt sollen Big Data-Methoden bei der Suche helfen. Mithilfe der Netzwerkanalyse wollen Mineralogen künftig bisher verborgene Muster im bekannten Mineralbestand enthüllen. Auffällige "Lücken" in den Visualisierungen könnten dann verraten, wo noch unbekannte Minerale gefunden werden könnten.
Dieses in Brasilien gefundene Mineral (Parisit) verdankt seine Entdeckung der Analyse mittels Big Data.

Dieses in Brasilien gefundene Mineral (Parisit) verdankt seine Entdeckung der Analyse mittels Big Data.

Unsere Erde birgt eine gewaltige Vielfalt an Mineralen: 5.208 verschiedene Arten sind es bisher offiziell, davon gelten rund 2.500 als selten. Experten schätzen jedoch, dass noch mindestens 1.500 weitere Minerale auf ihre Entdeckung warten. "Die Fahndung nach neuen Mineralvorkommen hält an, aber bisher beruhen neue Funde eher auf Glück und Zufall als auf wissenschaftlicher Vorhersage", erklärt Shauna Morrison von der Carnegie Institution for Science.

Visualisierung mittels Netzwerkanalyse


Das könnte sich nun ändern. Denn Big Data soll Forschern helfen, künftig gezielter nach neuen Mineralen zu suchen. Denn in den Datenbanken der Mineralogen liegen Informationen zu Millionen von Mineralfunden und ihren Fundorten, dem Alter und der Geologie der Vorkommen. Bisher jedoch ließ sich dieser Datenwust kaum systematisch auswerten.

Abhilfe schafft nun die Methode der Netzwerkanalyse. Sie analysiert Übereinstimmungen und Gemeinsamkeiten von Mineralen und stellt diese je nach Enge der Verknüpfung nah oder weit entfernt in einem dreidimensionalen Netzwerk dar. Der große Vorteil: Diese Visualisierung macht zuvor verborgene oder übersehen Muster und Zusammenhänge sichtbar. Sie deckt beispielsweise Koexistenzen von Mineralen auf oder bestimmte Voraussetzungen für ihr Vorkommen.


Netzwerkdiagramm für kohlenstoffhaltige Minerale. Die farbigen Punktgrößen kennzeichnen die Häufigkeit, schwarze Punkte markieren mehr als 300 verschiedenen Fundgebiete.

Netzwerkdiagramm für kohlenstoffhaltige Minerale. Die farbigen Punktgrößen kennzeichnen die Häufigkeit, schwarze Punkte markieren mehr als 300 verschiedenen Fundgebiete.

Verborgene Muster


In ersten Tests wendeten die Forscher die Netzwerkanalyse auf 36 gesteinsbildende Minerale an, die typischerweise in kristallinem Vulkangestein vorkommen. Die resultierende Visualisierung bestätigt, dass jeder Typ Vulkangesteins, ob Granit oder Olivinbasalt, mit einem eigenen Unter-Netzwerk – quasi einer "Clique" - von Mineralen verknüpft ist.

Die Netzwerkanalyse von 30 häufigen chromhaltigen Mineralen enthüllte, dass diese in vier, duch bestimmte Entstehungsbedingungen gekennzeichnete Gruppen zerfallen. In einem dritten Test fütterten die Forscher die Netzwerkanalyse mit 664 Kupfer-Mineralen durch. Dabei visualisierten sie die Unterschiede und Gemeinsamkeiten ihrer chemischen Zusammensetzung – und enthüllten je nach Entstehungsalter deutliche Unterschiede.

Hilfe auch bei Geologie anderer Planeten


"Netzwerkanalyse kann uns visuelle Hinweise darauf liefern, wo wir hingehen und wonach wir suchen müssen", erklärt Projektleiter Robert Hazen von der Carnegie Institution. "Ich denke, dass dies die Rate der Mineralentdeckungen auf eine Weise steigern wird, die wir uns jetzt noch gar nicht vorstellen können."

Diese Big Data-Methoden könnten auch dabei helfen, die Mineralzusammensetzung fremder Planeten zu erforschen und zu charakterisieren, hofft Morrison. Sie ist Mitglied im NASA-Team für den Curiosity Rover auf dem Mars. Eine der wichtigen Aufgaben dieses "rollenden Chemielabors" ist es, marsianische Minerale zu analysieren und so Aufschluss über die Geologie und klimatische Vergangenheit des Roten Planeten zu liefern. (American Mineralogist, 2017)
(Carnegie Science/ Deep Carbon Observatory, 02.08.2017 - NPO)
 
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