Inteligencia Artificial (IA) Libre y La Exploración Minera Junior

by | Nov 27, 2020

El geólogo de hoy en día se ocupa de grandes cantidades de datos: datos de teledetección (imagen de satélite, geofísica aerotransportada, estudios con drones), datos geoquímicos, litológicos y estructurales tradicionales. Los avances en la informática permitieron la creación de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en geología desde principios de los 90. Muchos de nosotros estábamos entusiasmados con los llamados sistemas expertos, como EXPLORER. Como todo en geología, algunos procesos son rápidos y otros toman mucho tiempo, pero el cambio continuo es lo único que es constante. La terminología de las aplicaciones informáticas en geología tiene una evolución breve pero rápida. El nombre de sistemas expertos fue reemplazado por sistemas basados ​​en el conocimiento, modelos geológicos dinámicos, extracción de datos, aprendizaje automático, etc. Las aplicaciones de software para geología se han vuelto enormes y costosas, con múltiples algoritmos para casi todo, desde la recopilación de datos inicial hasta el modelado geológico implícito, diferentes tipos de clasificaciones supervisadas y no supervisadas, extracción de datos y simulaciones.

 

Fuente: Ejercicio de “Conceptos y aplicación del aprendizaje automático a la geociencia minera: un curso práctico”, curso corto PDAC 2019.

 

Esperamos que todos estemos de acuerdo en que esta “revolución digital” ha hecho que nuestro trabajo no solo sea más fácil, sino también más seguro y mucho más productivo. La mayoría de los geólogos involucrados en la exploración de minerales conocen IBM Watson®, ERDAS Imagine® y otros paquetes de software de alta gama con IA incorporada. Inadvertida, la IA ha entrado en nuestras vidas y actualmente tenemos computadoras de bolsillo que pueden decirnos cómo llegar a casa, qué tiempo hará, o crear y hacer girar modelos 3D de lo que podamos imaginar.

Recientemente, se aplicó el aprendizaje supervisado y no supervisado (es decir, IA) a un conjunto de datos geofísicos aéreos en combinación con una cantidad limitada de datos de exploración de campo del área de Batouri en el este de Camerún. El área ha tenido una exploración minera muy limitada y el equipo de exploración estaba buscando cualquier cosa que pudiera ser útil para la exploración en una etapa inicial en un área poco explorada. Los costosos paquetes de software son inalcanzables para una empresa de exploración junior, geólogos independientes o incluso para pequeñas empresas de consultoría. Sin embargo, tenemos mucha suerte de que en el siglo XXI haya programas informáticos de código abierto. Personalmente, he recomendado el uso de software gratuito de código abierto (FOSS) para el logueo de testigos de perforación y SIG a muchos amigos y clientes, durante los tiempos en que los juniors luchaban por obtener financiamiento. Debo admitir que para algunas tareas prefiero usar QGIS que otros paquetes de software, porque es fácil de usar y es gratis.

Existen paquetes de software de código abierto para aprendizaje automático e inteligencia artificial, como Orange® (https://orange.biolab.si) desarrollado para el procesamiento de datos biomédicos. Durante la pandemia de Covid-19, hemos escuchado sobre monitoreo dinámico, modelos informáticos, valoraciones y predicciones. Los desarrolladores de software han adoptado muchos otros algoritmos desarrollados inicialmente con fines médicos, incluidas las imágenes médicas en 3D y el procesamiento de datos, y ahora los geólogos e ingenieros de minas los utilizan a diario. Las clasificaciones no supervisadas, las clasificaciones supervisadas (Random Forest, Neutron Network) y otros modelos de aprendizaje automático, desarrollados para el procesamiento de datos en otras industrias, encuentran aplicación en la minería de enormes conjuntos de datos de información geocientífica. Varios talleres durante las sesiones de capacitación de PDAC en 2019 y 2020 demostraron que Orange® se puede usar con éxito para el aprendizaje automático y el procesamiento de datos de inteligencia artificial en exploraciones.

La gran pregunta es: ¿la comunidad de exploración y minería, y sus inversores, confiarán en los resultados del software de inteligencia artificial de código abierto?

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