La creciente demanda de minerales críticos, esenciales para los planes de transición energética y el desarrollo de tecnologías estratégicas, ha incrementado la presión en su búsqueda, convirtiéndose en una prioridad desde las perspectivas climática, geopolítica y tecnológica. No obstante, el tiempo de los depósitos de fácil descubrimiento ha llegado a su fin, localizar nuevas reservas se ha vuelto más difícil y complejo, especialmente en zonas más remotas, a mayores profundidades o en entornos geológicos complejos, que ahora incluyen no solo depósitos terrestres, sino también aquellos en aguas profundas.
Esto supone más presión y un desafío mayor para la etapa de exploración minera que debe ser más ágil, eficiente y precisa, siendo una etapa que se caracteriza por ser costosa y lenta. Acelerar el descubrimiento de nuevos recursos requiere el uso de tecnologías más avanzadas y procesos más eficientes para cumplir con la demanda no solo del mercado, sino también de la sociedad y los gobiernos.
Exploración minera: un desafío creciente
Esta fase implica el manejo de grandes volúmenes de datos diversos y complejos, utilizados por múltiples equipos que deben trabajar en conjunto para extraer conclusiones sobre el potencial de las áreas exploradas. Estos incluyen datos geológicos, geoquímicos y geofísicos obtenidos a través de perforaciones exploratorias, levantamiento de métodos potenciales en el área e imágenes satelitales, con los que cada equipo genera modelos del área de interés.
Con el uso de nuevas tecnologías, ese volumen de datos no ha dejado de crecer. Sin embargo, este aumento de datos exige una mayor capacidad humana y tecnológica para procesarlos de manera eficiente, ya que cada dato contiene particularidades e información valiosa que deben integrarse para mejorar la precisión en la identificación de nuevos depósitos.
La IA Generativa: transformando la exploración minera
Con el rápido avance de la IA generativa, aprovechar las ventajas que esta tecnología ofrece se ha vuelto crucial para procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. La IA generativa ha demostrado ser especialmente útil en la automatización de procesos manuales, como el análisis de datos geológicos, incluyendo imágenes de núcleos y reportes geológicos, identificando patrones y correlaciones entre distintas fuentes de información. Estos datos son clave en esta etapa, cuya interpretación tradicionalmente puede llevar semanas o incluso meses.
Gracias a esta tecnología, estos análisis se han reducido de días a minutos, lo que permite validar y actualizar los modelos geológicos, así como verificar o mejorar otros modelos del subsuelo de manera mucho más eficiente, ofreciendo nuevas perspectivas y enfoques. Esto optimiza los planes de exploración, acelera el descubrimiento y la cuantificación de nuevos depósitos y permite tomar decisiones con menor incertidumbre y en menos tiempos.
Debido al complejo contexto de la exploración actual, aprovechar toda la información posible es vital, especialmente los datos históricos, que a menudo son complejos y únicos. Desplegar todo su potencial puede convertirse en una tarea titánica, con bajas tasas de éxito si se aborda de manera tradicional. Sin embargo, estos datos contienen información valiosa que puede no solo ayudar en la exploración de nuevas áreas, sino también en la posible recuperación de minas abandonadas.
Aquí es donde IA generativa, ya sea de forma independiente o en combinación con métodos tradicionales de aprendizaje automático (ML), ha marcado una diferencia significativa, desbloqueando el valor de los datos históricos mediante el análisis de texto, la extracción de tablas, la clasificación de imágenes y el procesamiento de información. Además de analizarlos, también facilitan que estos datos sean accesibles y fácilmente descubribles cuando se necesiten.
Hacia una exploración minería más inteligente
La implementación de la IA generativa ha transformado los procesos clave de la exploración, automatizando el análisis de grandes volúmenes de datos y potenciando la capacidad de los geocientíficos para visualizar distintos escenarios. Esta tecnología no solo permite aprovechar el potencial de los nuevos datos, sino también redescubrir el valor oculto en los datos históricos, haciéndolos accesibles y útiles nuevamente. El resultado es una mayor precisión en la exploración y una optimización significativa en la gestión de los recursos disponibles, allanando el camino hacia un futuro más eficiente y eficaz en la búsqueda de nuevos depósitos.
No obstante, las posibilidades de esta tecnología van mucho más allá de la automatización de procesos. Su potencial para integrar diferentes modelos del subsuelo y combinarlos con diversas fuentes de información podría acelerar la colaboración entre los múltiples equipos de trabajo, desbloqueando nuevas oportunidades para identificar patrones que antes pasaban desapercibidos. Sin embargo, este tipo de aplicación presenta desafíos significativos debido a la complejidad inherente de los datos.
La selección adecuada de modelos de lenguaje extensos (LLMs) es fundamental, y su ajuste fino con conocimiento específico del dominio ofrece una solución prometedora, permitiéndoles manejar con mayor precisión tareas especializadas y la terminología geocientífica. No obstante, esto presenta desafíos importantes, como la necesidad de grandes cantidades de datos específicos del dominio de alta calidad y recursos computacionales significativos para un ajuste fino efectivo.
La IA generativa no solo automatiza procesos, sino que transforma la minería al proporcionar nuevas perspectivas para crear modelos más robustos y descubrir recursos de manera más eficiente, impulsando un futuro sostenible.
La industria minera avanza rápidamente hacia un futuro cada vez más digitalizado, donde la adopción de la IA generativa se consolida como una herramienta clave para lograr una exploración más precisa, ágil y eficiente. La decisión si aprovechar o no el potencial de esta nueva tecnología recae en las empresas y sus equipos de geocientistas, para enfrentar los nuevos desafíos en la exploración minera que puede llevar a beneficios significativos y al descubrimiento de nuevas formas de trabajo.
