La inteligencia artificial (IA) podría transformar la exploración minera permitiendo a las empresas analizar conjuntos de datos más grandes y desarrollar nuevos conocimientos geológicos. El machine learning ha demostrado ser una herramienta exitosa para expandir el espacio de búsqueda de exploración hacia nuevas fronteras y refinar áreas para la exploración de seguimiento.
Esa es la opinión de Ben Jupp y Stephen Johnson, geólogos principales y sénior respectivamente de SRK Consulting, una consultora de recursos internacionales. Creen que el machine learning en la exploración minera, aunque todavía es una tecnología emergente, se generalizará a medida que los mineros y exploradores utilicen algoritmos para probar y refinar los conceptos geológicos que se aplican actualmente a la exploración. Un área clave en particular es la aplicación de la IA en el análisis de prospectividad, un área en la que SRK ha tenido éxito recientemente.
“Soy un absoluto partidario del uso de la IA en la exploración minera”, afirmó Johnson. “He visto de primera mano los beneficios de utilizar el machine learning a través de varios proyectos recientes. Los resultados han sido increíblemente poderosos”.
Para Jupp, la clave es integrar la IA con los enfoques de exploración basados en el conocimiento existente. “Básicamente, la IA nos permite integrar un profundo conocimiento técnico sobre un terreno y un sistema mineral en particular en un conjunto de entradas críticas para proporcionar un algoritmo de machine learning”, afirmó Jupp.
Los métodos de exploración minera están evolucionando con la llegada de nuevas tecnologías
Una ventaja de la IA en el análisis de prospectividad es la rápida integración y análisis de grandes conjuntos de datos mediante el machine learning. “Al utilizar datos de entrenamiento como minas conocidas, el machine learning puede identificar patrones y relaciones en los datos que los geólogos podrían ignorar con los enfoques tradicionales”, afirmó Jupp.
A menudo, las empresas de exploración pagan a un experto para que los oriente y reduzcan sus esfuerzos. “Con la IA, podemos usar ese conocimiento, esa percepción y esa experiencia humana para trazar un mapa de elementos críticos de orientación. Así, alimentamos al machine learning para analizar y hacer predicciones”.
La IA es especialmente poderosa para las empresas mineras pequeñas y medianas que necesitan analizar grandes volúmenes de datos de manera rentable. “Para las empresas de exploración junior con un paquete de propiedades y un capital reducido, poder limitar la orientación de la exploración es crucial”, dijo Johnson. “La IA puede ayudar con eso y potencialmente encontrar un nuevo valor en propiedades que se han ignorado o que son una prioridad menor”.
La IA también elimina los sesgos y las suposiciones humanas en la orientación de la exploración.
“Un tema constante en proyectos de exploración es la atracción por ciertas áreas en función de los datos existentes y las ideas preconcebidas”, dijo Johnson. “Con la orientación de la IA, estás alimentando los datos y las capas geológicas disponibles en un modelo. Este permite desarrollar una visión holística de la prospectividad de un paquete de propiedades».
“No hay sesgo ni subjetividad sobre dónde deberías estar explorando más allá de lo que sugieren los datos”.
Proyectos de IA en marcha
El interés de SRK en la IA surgió alrededor de 2019. Jupp y Johnson formaban parte de un equipo de expertos australianos y canadienses de SRK Consulting que compitieron en el Explorer Challenge de OZ Minerals. Se trata de una importante competencia que atrajo a más de 1000 participantes de 62 países.
El equipo de SRK Consulting ganó el premio Fusion después de reinterpretar y agregar valor a los conjuntos de datos existentes mediante machine learning. Este está basado en datos para guiar soluciones de inferencia difusa, a su vez basadas en el conocimiento e informadas por el sistema mineral. El resultado fueron tres objetivos de óxido de hierro, cobre y oro (IOCG) de alta clasificación y siete objetivos secundarios.
En 2021, SRK comenzó a aplicar estas y otras técnicas de machine learning para ayudar a las empresas a reducir su orientación de exploración en sitios industriales abandonados y nuevos.
SRK tiene una asociación global con DeepIQ, un desarrollador estadounidense líder de IA generativa en los sectores de petróleo y gas, servicios públicos y minería. Los expertos de SRK han integrado algoritmos DeepIQ en sus análisis de prospectividad minera en algunos proyectos.
SRK también ha aplicado el machine learning a proyectos de exploración en varias áreas regionales, incluidas Australia, Sudamérica y Europa, con buenos resultados.
“Hay mucho trabajo en marcha en SRK a nivel mundial para probar y aplicar la metodología de IA para la exploración minera”, dijo Jupp.
Focalización basada en el conocimiento
El trabajo de SRK con el machine learning se basa en el análisis de prospectividad. Este utiliza enfoques más tradicionales basados en el conocimiento para desarrollar mapas de prospectividad. Métodos como la lógica difusa en el análisis de prospectividad mineral buscan cuantificar relaciones intrincadas entre los atributos geológicos para definir el potencial de mineralización.
“El objetivo principal del proceso de análisis de prospectividad es ayudar a nuestros clientes a delimitar el área de enfoque para la exploración antes de ir al campo. Idealmente, debe ser tan específica como el área prospectiva e incluso las áreas objetivo de perforación”, dijo Jupp. “Uno de los beneficios clave de este método es que no depende de la disponibilidad de datos de capacitación en comparación con los métodos de machine learning”.
SRK aplicó recientemente la lógica difusa en un proyecto para Astute Metals, una empresa de recursos que cotiza en la ASX. Astute tiene una participación del 80% en el proyecto IOCG de Georgina Basin. Este proyecto está ubicado en la provincia altamente prospectiva de East Tennant en el Territorio del Norte.
“Logramos identificar varias áreas objetivo prometedoras en las extensiones encubiertas del este de Tennant Creek”, dijo Jupp. “La reciente perforación realizada por el cliente en uno de estos objetivos interceptó fuertes indicaciones de mineralización de estilo IOCG que serán seguidas con perforaciones adicionales que se completarán a finales de este año”.
En Medio Oriente, Johnson ha utilizado procesos de lógica difusa para la orientación de la exploración. “A través de nuestro enfoque de lógica difusa, desarrollamos un modelo de prospectividad que seguimos con trabajo de campo sistemático para validarlo”, dijo Johnson. “El resultado fue fantástico porque los resultados de la lógica difusa se pudieron probar y refinar durante las fases de seguimiento del trabajo de campo, con algunos resultados realmente alentadores”.
Un futuro brillante para la IA
Jupp y Johnson creen que la reticencia a utilizar la IA en la exploración se desvanecerá a medida que hayan más resultados. “Algunos exploradores se han resistido a la tecnología porque les preocupa que la IA podría ignorar pasos críticos en el proceso de descubrimiento. Pero eso cambiará a medida que la industria vea resultados significativos de exploración gracias a la IA”, dijo Johnson.
“Hemos estado recibiendo más consultas sobre la IA en la exploración a medida que aumenta el interés en esta área”. A largo plazo, a Johnson le gusta el potencial de la IA para desafiar los “dogmas” de la exploración. “La industria minera ha estado tradicionalmente influenciada por ciertos dogmas sobre cómo y dónde debe realizarse la exploración”, dijo.
“Luego, alguien hace un descubrimiento significativo que desafía este dogma y hay una prisa por adoptar un nuevo pensamiento. Eso será cierto para la IA en esta década, ya que contribuye a nuevos descubrimientos minerales significativos. Y algunos de los primeros en adoptarla son grandes ganadores de la revolución de la IA”.
SRK Consulting es una consultora internacional independiente líder, que asesora a clientes principalmente en las industrias de recursos terrestres y hídricos. Sus servicios mineros van desde la exploración hasta el cierre de minas. Los expertos de SRK son líderes en campos como diligencia, estudios técnicos, gestión de residuos y agua de minas, permisos y rehabilitación de minas.
Este artículo fue publicado en la web de Australian Mining, en agosto del 2024. Para conocer más sobre la gestión de una empresa minera y ser parte de la transformación de la industria minera, estudia en la Maestría en Gestión Minera de la Escuela de Postgrado GERENS. Inicio de clases: 4 de abril de 2025.