矿物信息学作为矿物学领域的新兴分支，致力于建立数字化的矿物学数据库，并运用计算机科学的技术进行数据管理、挖掘和信息检索，可对具有高维度特征的矿物学大数据集进行解耦分析，为解析深地矿物转化、深时矿物演化等多变量制约的生物地球化学过程提供矿物学方法。与此同时，图神经网络、符号回归等人工智能技术的涌现给数据驱动的矿物学科学研究提供了强有力支撑，可实现在复杂矿物中的特征提取、公式回归等，使复杂地球系统中的物理化学现象可解释、可预测，并促进新理论认识的形成。
代表性论文：
Nature Communications, 2023, 14(1), 1815.
Earth and Planetary Science Letters, 2024, 626, 118528.
