La tecnología emergente como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están demostrando rápidamente su valor en muchas industrias. Cuando se aplica a conjuntos de datos geológicos masivos, hay un potencial creciente para desbloquear la próxima ola de descubrimientos minerales.
Descubrir nuevos yacimientos mineros, como cobre, oro o incluso cobalto, puede ser notoriamente difícil pero también muy gratificante. Según Goldspot, la probabilidad de encontrar un nuevo depósito es de alrededor del 0,5% y es posible mejorar al 5% si la exploración se lleva a cabo cerca de un recurso conocido.
En general, la exploración minera no ha sido una perspectiva ganadora si se compara el gasto total en dólares y el valor real de los descubrimientos resultantes. Además de los conocimientos geográficos, en la superficie estos datos revelan que la exploración minera no se paga sola.
Es posible que gran parte del dinero gastado en exploración no haya producido el próximo gran descubrimiento, pero se puede asegurar que se crean grandes volúmenes de datos que podrían usarse para un mayor refinamiento de los modelos de exploración.
¿Entonces, cuál es el problema? Cada fracaso o éxito de exploración produce percepciones geológicas. El proceso de búsqueda de mineral es la fuente de cantidades masivas de datos en forma de muestras de suelo, de chips, geoquímica, resultados de perforación y de ensayos. Cada taladro es una pequeña instantánea de los procesos que forman la tierra.
En cualquiera de los yacimientos mineros encontrados, un solo agujero de perforación puede crear 200 megabytes de datos y cuando hay muchos junto con otros tipos de información, puede producir terabytes de datos. Si se desea comparar el proyecto con cientos de otros para encontrar la mejor información, la cantidad de datos se vuelve vertiginosa.
Todos estos puntos de datos son pistas que se pueden utilizar para encontrar nuevos depósitos minerales, pero clasificarlos es demasiado para incluso un equipo completo de geólogos capaces.
Afortunadamente, utilizando la tecnología actual, estos datos ahora se pueden usar para entrenar computadoras y detectar las áreas que muestran patrones similares a los descubrimientos anteriores.
El verdadero poder de la inteligencia artificial
El verdadero potencial de esta tecnología estará en su capacidad de formar a profesionales con el fin de tomar decisiones en un mundo cada vez más complejo y basado en datos.
El profesor Ajay Agrawal, un destacado académico en IA y fundador del Laboratorio de Destrucción Creativa de la Universidad de Toronto, clasifica las actividades humanas en cinco categorías: recopilación de datos, recuperación de información, predicción, juicio y acción. Concluye que las máquinas deberían hacer los tres primeros y que los humanos, como geólogos, médicos, abogados, banqueros de inversión y otros, deberían hacer juicios y tomar las medidas basadas en las capacidades predictivas de la Inteligencia Artificial.
La industria de la exploración mineral presenta un buen ejemplo de cómo la inteligencia artificial y los grandes datos pueden ayudar a los profesionales técnicos a realizar descubrimientos más rápido, con menos dinero, utilizando una amplia variedad de datos creados.
Generador de oportunidades y el futuro amigable con la inteligencia artificial
IA puede tomar grandes cantidades de datos de muchos proyectos diferentes con el objeto de detectar las oportunidades adecuadas para explorar más a fondo, basándose en décadas de datos geológicos de proyectos en todo el mundo.
La tecnología adecuada puede ayudar a reducir el riesgo inherente a la exploración y conducir a más descubrimientos de minerales dentro del presupuesto, recompensando a aquellos que implementaron sus datos de manera más efectiva. Las empresas que pueden aprovechar este poder inclinarán la balanza a su favor. Como resultado, la exploración minera ya no es tanto un arte de interpretación, sino que se acerca a una ciencia pura, lo que ofrece a los geólogos una perspectiva de campo completo de todos los datos.
Llevar el poder de IoT, IA, aprendizaje automático y análisis de datos a la industria minera puede ayudar a que el mundo se acerque más al cumplimiento de los objetivos críticos de reducción de energía global al tiempo que mejora la eficiencia, reduce las emisiones y aumenta la seguridad de las operaciones mineras.
Cuando se combinan las palabras: datos y minería, se tiende a pensar en iniciativas enfocadas en tecnologías destinadas a extraer valor de la empresa. Pero en realidad, lo que se busca es aplicar el poder de los datos y la inteligencia a la industria minera real, donde el valor principal que se extrae son los recursos de la tierra. Incluso en esta industria muy física, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están aplicando para aumentar la eficiencia, la eficacia, las preocupaciones ambientales y de seguridad, y otros aspectos para ayudar a continuar haciendo de la minería una empresa valiosa.
La minería ha madurado significativamente como industria durante el siglo pasado. Ya no se mina con mano de obra física ni animal, extrayendo recursos cruciales con pico y linterna de aceite. Las minas modernas ahora son entornos sofisticados y de uso intensivo de máquinas que colocan equipos pesados y tecnología impulsada por computadoras, las cuales están muy cerca de los humanos que necesitan operarlos.
Ya sea que se extraigan minerales como cobre, hierro, oro o depósitos ricos en energía como carbón, petróleo o gas, se necesitan máquinas para extraer los recursos minerales de la tierra, transportarlos a la superficie y prepararlos para refinar o transportar, y trasladarlos a los destinos donde puedan refinarse aún más.
Encontrar nuevos depósitos minerales es satisfactorio, pero conlleva a una serie de actividades que es preciso tener en cuenta. El acto de extraer minerales de la tierra es muy perjudicial para el medio ambiente. Cuando se mina o se perfora, se está cavando profundamente en la Tierra y extrayendo recursos. También, es necesario extraer los escombros alrededor y gestionar las pilas de residuos generados por el proceso minero.
A menudo, la gestión de los aspectos ambientales de la minería puede ser tan costosa en tiempo y dinero como extraer los propios recursos. La tecnología emergente como la inteligencia artificial está ayudando a transformarla, haciéndola más segura, rentable y respetuosa con el medio ambiente.
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