{"id":8846,"date":"2024-09-10T22:09:03","date_gmt":"2024-09-10T22:09:03","guid":{"rendered":"https:\/\/gerens.pe\/blog\/?p=8846"},"modified":"2024-09-10T22:09:03","modified_gmt":"2024-09-10T22:09:03","slug":"la-ia-para-abrir-fronteras-en-la-exploracion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gerens.pe\/blog\/la-ia-para-abrir-fronteras-en-la-exploracion\/","title":{"rendered":"La IA para abrir fronteras en la exploraci\u00f3n\u00a0"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial (IA) podr\u00eda transformar la exploraci\u00f3n minera permitiendo a las empresas analizar conjuntos de datos m\u00e1s grandes y desarrollar nuevos conocimientos geol\u00f3gicos.<\/span> El machine learning<\/i> ha demostrado ser una herramienta exitosa para expandir el espacio de b\u00fasqueda de exploraci\u00f3n hacia nuevas fronteras y refinar \u00e1reas para la exploraci\u00f3n de seguimiento.\u00a0<\/span><\/p>\n

Esa es la opini\u00f3n de Ben Jupp y Stephen Johnson, ge\u00f3logos principales y s\u00e9nior respectivamente de SRK Consulting, una consultora de recursos internacionales. Creen que el machine learning<\/em> en la exploraci\u00f3n minera, aunque todav\u00eda es una tecnolog\u00eda emergente, se generalizar\u00e1 a medida que los mineros y exploradores utilicen algoritmos para probar y refinar los conceptos geol\u00f3gicos que se aplican actualmente a la exploraci\u00f3n. Un \u00e1rea clave en particular es la aplicaci\u00f3n de la IA en el an\u00e1lisis de prospectividad, un \u00e1rea en la que SRK ha tenido \u00e9xito recientemente.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cSoy un absoluto partidario del uso de la IA en la exploraci\u00f3n minera\u201d, afirm\u00f3 Johnson. \u201cHe visto de primera mano los beneficios de utilizar el machine learning a trav\u00e9s de varios proyectos recientes. Los resultados han sido incre\u00edblemente poderosos\u201d.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Para Jupp, la clave es integrar la IA con los enfoques de exploraci\u00f3n basados \u200b\u200ben el conocimiento existente. \u201cB\u00e1sicamente, la IA nos permite integrar un profundo conocimiento t\u00e9cnico sobre un terreno y un sistema mineral en particular en un conjunto de entradas cr\u00edticas para proporcionar un algoritmo de machine learning\u201d, afirm\u00f3 Jupp.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Los m\u00e9todos de exploraci\u00f3n minera est\u00e1n evolucionando con la llegada de nuevas tecnolog\u00edas<\/span>\u00a0<\/span><\/h6>\n

Una ventaja de la IA en el an\u00e1lisis de prospectividad es la r\u00e1pida integraci\u00f3n y an\u00e1lisis de grandes conjuntos de datos mediante el machine learning.\u00a0 \u201cAl utilizar datos de entrenamiento como minas conocidas, el machine learning<\/em> puede identificar patrones y relaciones en los datos que los ge\u00f3logos podr\u00edan ignorar con los enfoques tradicionales\u201d, afirm\u00f3 Jupp.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

A menudo, las empresas de exploraci\u00f3n pagan a un experto para que los oriente y reduzcan sus esfuerzos. \u201cCon la IA, podemos usar ese conocimiento, esa percepci\u00f3n y esa experiencia humana para trazar un mapa de elementos cr\u00edticos de orientaci\u00f3n. As\u00ed, alimentamos al machine learning<\/em> para analizar y hacer predicciones\u201d.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La IA es especialmente poderosa para las empresas mineras peque\u00f1as y medianas que necesitan analizar grandes vol\u00famenes de datos de manera rentable. \u201cPara las empresas de exploraci\u00f3n junior con un paquete de propiedades y un capital reducido, poder limitar la orientaci\u00f3n de la exploraci\u00f3n es crucial\u201d, dijo Johnson. \u201cLa IA puede ayudar con eso y potencialmente encontrar un nuevo valor en propiedades que se han ignorado o que son una prioridad menor\u201d.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La IA tambi\u00e9n elimina los sesgos y las suposiciones humanas en la orientaci\u00f3n de la exploraci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cUn tema constante en proyectos de exploraci\u00f3n es la atracci\u00f3n por ciertas \u00e1reas en funci\u00f3n de los datos existentes y las ideas preconcebidas\u201d, dijo Johnson. \u201cCon la orientaci\u00f3n de la IA, est\u00e1s alimentando los datos y las capas geol\u00f3gicas disponibles en un modelo. Este permite desarrollar una visi\u00f3n hol\u00edstica de la prospectividad de un paquete de propiedades\u00bb.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cNo hay sesgo ni subjetividad sobre d\u00f3nde deber\u00edas estar explorando m\u00e1s all\u00e1 de lo que sugieren los datos\u201d.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Proyectos de IA en marcha<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h6>\n

El inter\u00e9s de SRK en la IA surgi\u00f3 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 m\u00e1s de 1000 participantes de 62 pa\u00edses.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

El equipo de SRK Consulting gan\u00f3 el premio Fusion despu\u00e9s de reinterpretar y agregar valor a los conjuntos de datos existentes mediante machine learning<\/em>. Este est\u00e1 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 \u00f3xido de hierro, cobre y oro (IOCG) de alta clasificaci\u00f3n y siete objetivos secundarios.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

En 2021, SRK comenz\u00f3 a aplicar estas y otras t\u00e9cnicas de machine learning<\/em> para ayudar a las empresas a reducir su orientaci\u00f3n de exploraci\u00f3n en sitios industriales abandonados y nuevos.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

SRK tiene una asociaci\u00f3n global con DeepIQ, un desarrollador estadounidense l\u00edder de IA generativa en los sectores de petr\u00f3leo y gas, servicios p\u00fablicos y miner\u00eda. Los expertos de SRK han integrado algoritmos DeepIQ en sus an\u00e1lisis de prospectividad minera en algunos proyectos.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

SRK tambi\u00e9n ha aplicado el machine learning<\/em> a proyectos de exploraci\u00f3n en varias \u00e1reas regionales, incluidas Australia, Sudam\u00e9rica y Europa, con buenos resultados.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cHay mucho trabajo en marcha en SRK a nivel mundial para probar y aplicar la metodolog\u00eda de IA para la exploraci\u00f3n minera\u201d, dijo Jupp.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Focalizaci\u00f3n basada en el conocimiento<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h6>\n

El trabajo de SRK con el machine learning<\/em> se basa en el an\u00e1lisis de prospectividad. Este utiliza enfoques m\u00e1s tradicionales basados \u200b\u200ben el conocimiento para desarrollar mapas de prospectividad. M\u00e9todos como la l\u00f3gica difusa en el an\u00e1lisis de prospectividad mineral buscan cuantificar relaciones intrincadas entre los atributos geol\u00f3gicos para definir el potencial de mineralizaci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cEl objetivo principal del proceso de an\u00e1lisis de prospectividad es ayudar a nuestros clientes a delimitar el \u00e1rea de enfoque para la exploraci\u00f3n antes de ir al campo. Idealmente, debe ser tan espec\u00edfica como el \u00e1rea prospectiva e incluso las \u00e1reas objetivo de perforaci\u00f3n\u201d, dijo Jupp. \u201cUno de los beneficios clave de este m\u00e9todo es que no depende de la disponibilidad de datos de capacitaci\u00f3n en comparaci\u00f3n con los m\u00e9todos de machine learning\u201d.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

SRK aplic\u00f3 recientemente la l\u00f3gica difusa en un proyecto para Astute Metals, una empresa de recursos que cotiza en la ASX. Astute tiene una participaci\u00f3n del 80% en el proyecto IOCG de Georgina Basin. Este proyecto est\u00e1 ubicado en la provincia altamente prospectiva de East Tennant en el Territorio del Norte.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cLogramos identificar varias \u00e1reas objetivo prometedoras en las extensiones encubiertas del este de Tennant Creek\u201d, dijo Jupp. \u201cLa reciente perforaci\u00f3n realizada por el cliente en uno de estos objetivos intercept\u00f3 fuertes indicaciones de mineralizaci\u00f3n de estilo IOCG que ser\u00e1n seguidas con perforaciones adicionales que se completar\u00e1n a finales de este a\u00f1o\u201d.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

En Medio Oriente, Johnson ha utilizado procesos de l\u00f3gica difusa para la orientaci\u00f3n de la exploraci\u00f3n. \u201cA trav\u00e9s de nuestro enfoque de l\u00f3gica difusa, desarrollamos un modelo de prospectividad que seguimos con trabajo de campo sistem\u00e1tico para validarlo\u201d, dijo Johnson. \u201cEl resultado fue fant\u00e1stico porque los resultados de la l\u00f3gica difusa se pudieron probar y refinar durante las fases de seguimiento del trabajo de campo, con algunos resultados realmente alentadores\u201d.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Un futuro brillante para la IA<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h6>\n

Jupp y Johnson creen que la reticencia a utilizar la IA en la exploraci\u00f3n se desvanecer\u00e1 a medida que hayan m\u00e1s resultados. \u201cAlgunos exploradores se han resistido a la tecnolog\u00eda porque les preocupa que la IA podr\u00eda ignorar pasos cr\u00edticos en el proceso de descubrimiento. Pero eso cambiar\u00e1 a medida que la industria vea resultados significativos de exploraci\u00f3n gracias a la IA\u201d, dijo Johnson.\u00a0 <\/span><\/p>\n

\u201cHemos estado recibiendo m\u00e1s consultas sobre la IA en la exploraci\u00f3n a medida que aumenta el inter\u00e9s en esta \u00e1rea\u201d. A largo plazo, a Johnson le gusta el potencial de la IA para desafiar los \u201cdogmas\u201d de la exploraci\u00f3n.\u00a0 \u201cLa industria minera ha estado tradicionalmente influenciada por ciertos dogmas sobre c\u00f3mo y d\u00f3nde debe realizarse la exploraci\u00f3n\u201d, dijo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u201cLuego, alguien hace un descubrimiento significativo que desaf\u00eda este dogma y hay una prisa por adoptar un nuevo pensamiento. Eso ser\u00e1 cierto para la IA en esta d\u00e9cada, ya que contribuye a nuevos descubrimientos minerales significativos. Y algunos de los primeros en adoptarla son grandes ganadores de la revoluci\u00f3n de la IA\u201d.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

SRK Consulting es una consultora internacional independiente l\u00edder, que asesora a clientes principalmente en las industrias de recursos terrestres y h\u00eddricos. Sus servicios mineros van desde la exploraci\u00f3n hasta el cierre de minas. Los expertos de SRK son l\u00edderes en campos como diligencia, estudios t\u00e9cnicos, gesti\u00f3n de residuos y agua de minas, permisos y rehabilitaci\u00f3n de minas. <\/span><\/p>\n

Este art\u00edculo fue publicado en la web de Australian Mining,<\/a> en agosto del 2024.\u00a0Para conocer m\u00e1s sobre la gesti\u00f3n de una empresa minera y ser parte de la transformaci\u00f3n de la industria minera, estudia en la Maestr\u00eda en Gesti\u00f3n Minera de la Escuela de Postgrado GERENS.<\/a> Inicio de clases: 4 de abril de 2025.\u00a0<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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