国立エネルギー技術研究所（National Energy Technology Laboratory: NETL）は、人工知能（AI）のパワーを活用し、論文や地図、ウェブサイトなどの構造化されていない膨大な量の地質データを摂取し、その後、視覚的データを正確にラベル付けできるツールを開発した。これは、より安全なエネルギー生産や二酸化炭素貯蔵を目的とした地表下の理解促進につながる可能性がある。NETLの担当者は、「数十名の研究者が24時間体制で取り組んでも、このツールによって10分間で生成されるデータほどの処理はできない」と語る。このAIを活用した画像埋め込みツールは、NETLの「地表下トレンド分析（Subsurface Trend Analysis: STA）」のワークフローから生まれた一連のソフトウェアの一部。画像埋め込みツールのパワーを実証したケーススタディが、最近発行された専門誌「ビッグデータ・フロンティア（Frontiers in Big Data）」に掲載された。その論文の題名は、「地表下のモデリング予測の支援を目的として、深層学習手法を用いて、構造化されていないデータからの知識発見を強化する（Enhancing knowledge discovery from unstructured data using a deep learning approach to support subsurface modeling predictions）」。
