米国は、「重要鉱物」と称される様々な非燃料マテリアルに依存しており、それらへの需要が増大している一方、国内サプライチェーンは限定的であることや重要鉱物を輸入するため海外企業への依存が増大していることで、米国サプライチェーンは大幅なリスクにさらされている。こうした中、国防高等研究計画局（Defense Advanced Research Project Agency: DARPA）は、米国地質調査所（U.S. Geological Survey: USGS）と協力し、機械学習（ML）と人工知能（AI）のツールや技法を使って重要鉱物評価を加速させるという可能性を模索する。目標は、評価プロセスの主要なステップを自動化することで米国の重要鉱物資源の評価を大幅にスピードアップすることである。実験的研究の一環として、DARPAとUSGSは、非営利研究組織のマイター（MITORE）や米航空宇宙局（National Aeronautics and Space Administration: NASA）のジェット推進研究所（Jet Propulsion Laboratory: JPL）と協力し、「AIによる重要鉱物評価コンペ（AI for Critical Mineral Assessment Competition）」を開始した。スキャンされた地図もしくはラスター地図から特徴を自動的に抽出及びジオリファレンス（不明な場所の位置を正確に把握する）ための革新的ソリューションを募集する。
