¿Cómo impacta el Machine Learning en la industria minera y geología?

Estas tecnologías ofrecen a los ingenieros nuevos y emocionantes métodos para que aborden los desafíos del mundo real. Al inicio la investigación geológica se elaboraban mapas mediante metodologías básicas o cualitativas, posteriormente se los empezó a generar con mayor detalle, los cuales ya incluían modelos de exploración, bases de datos, programas informáticos, entre otros aspectos, para llegar así, a identificar los puntos de interés.

Para generar mapas a partir de programas informáticos utilizando programación tradicional, se requiere una base de datos y un programa de análisis. El resultado obtenido (mapa) se genera mediante el procesamiento de la información disponible. La programación sigue un proceso de actualización, como en el caso del Machine Learning (ML). El ML utiliza una base de datos junto con los resultados previos (información base, geológica, cartográfica y análisis de laboratorio) para generar un programa de predicción o modelado predictivo.

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos informáticos para mejorar automáticamente la experiencia de generar resultados predictivos de forma masiva. Sin embargo, la utilización de algoritmos matemáticos en las Ciencias de la Tierra es compleja debido a la gran cantidad de variables difíciles de predecir y monitorear. A pesar de esto, ya existen modelos muy flexibles y eficaces para la estimación de variables de interés a partir de datos y observaciones, lo que ayuda a tener una mejor interpretación de la geología de cada país.

En resumen, el Machine Learning (ML) utiliza algoritmos informáticos para mejorar automáticamente la experiencia de generar resultados predictivos de forma masiva. En el campo de las Ciencias de la Tierra, el ML se utiliza para predecir lugares de interés geológico, minero, hidrocarburos, entre otros. El ML introduce la data y lo que se pretende predecir para generar un programa que produce una nueva data. Esta nueva data se somete a pruebas de funcionamiento para conseguir el resultado o la predicción del problema planteado.

Para obtener un Machine Learning (ML) que se acerque más a la realidad y genere mapas predictivos, es importante tener una clara relación entre las variables (base de datos) y los parámetros (geológicos). Estos se aplican en áreas de interés como yacimientos, acuíferos, ambientes y sedimentación, entre otros. Esto se logra a través del conocimiento, la intuición y la inteligencia artificial (ML). Es decir, es necesario enseñarle al sistema con claridad qué representa la información validada, ya sea antigua (física sin validación) o moderna (digital validada o no), en relación con estructuras geológicas, geoquímica, petrografía, geofísica, tectónica, puntos de interés y correlaciones con modelos de exploración y/o prospección. De esta manera, se puede obtener un algoritmo que produzca el resultado deseado.

Para obtener un Machine Learning (ML) que se acerque más a la realidad y genere mapas predictivos, es importante tener una clara relación entre las variables (base de datos) y los parámetros (geológicos). Estos se aplican en áreas de interés como yacimientos, acuíferos, ambientes y sedimentación, entre otros. Esto se logra a través del conocimiento, la intuición y la inteligencia artificial (ML). Es decir, es necesario enseñarle al sistema con claridad qué representa la información validada, ya sea antigua (física sin validación) o moderna (digital validada o no), en relación con estructuras geológicas, geoquímica, petrografía, geofísica, tectónica, puntos de interés y correlaciones con modelos de exploración y/o prospección. De esta manera, se puede obtener un algoritmo que produzca el resultado deseado.

El Machine Learning se utiliza para mejorar la experiencia del usuario al aumentar su información en función del trabajo de los responsables de los datos. También se utiliza para automatizar procesos internos, lo que ayuda en el monitoreo de eventos naturales como inundaciones, incendios y movimientos en masa. El ML también se utiliza para aplicaciones como Lead Scoring, que incorpora parámetros de clientes o inversionistas potenciales relacionados principalmente con la actividad minera e hidrocarburífera. Además, el ML se utiliza para el control de datos en tiempo real, especialmente para la generación de alertas tempranas para eventos como tsunamis y movimientos en masa. Por último, el ML se utiliza para la producción inteligente con el objetivo de lograr nuevos modelos para adelantarse o recomendar futuros proyectos y cubrir las necesidades de los diferentes sectores relacionados con las Ciencias de la Tierra.