Los geólogos siempre buscan nuevas formas de mejorar sus operaciones de exploración. La inteligencia artificial (IA) se perfila como una herramienta poderosa para ayudar a lograr este objetivo. La exploración es un proceso que consume muchos datos, por lo que es la combinación perfecta para la IA . Esto se debe a que cuanta más información (precisa) pueda proporcionar a la IA, mejor «aprenderá» y más valor podrá extraer de la herramienta. Así que quizás se pregunte qué herramientas de inteligencia artificial existen actualmente y que los geólogos pueden empezar a utilizar ahora mismo para acercarse al descubrimiento.
Aquí hay una lista de herramientas de inteligencia artificial geológica y empresas en este espacio que vale la pena conocer. ¡Sigue viendo cómo emerge este emocionante espacio!
IA para análisis de escritorio Radixplore
Es como Google, pero para viviendas. RadiXplore es una plataforma de inteligencia artificial que se creó específicamente para comprender la terminología geológica. El software ha «leído» todos los informes de exploración minera disponibles al público en Australia, incluidas las imágenes escaneadas de registros de núcleos manuscritos, de modo que los geólogos pueden buscar millones de páginas de informes de exploración en solo unos segundos.
Cada informe está etiquetado espacialmente, lo que permite a los usuarios realizar una exploración asistida por IA de una manera que antes no era posible. Y los resultados han sido profundos. El director ejecutivo de RadiXplore, Russell Menezes, afirma que «nuestros clientes han hecho descubrimientos o han identificado oportunidades que han aumentado su capitalización de mercado entre 20 y 30 millones de dólares».
IA para la planificación de perforaciones y la generación de objetivos OreFox
La IA de OreFox utiliza el aprendizaje automático y el análisis cognitivo para generar rápidamente objetivos de exploración comparando los datos de los depósitos conocidos con los datos del área de exploración. El sistema puede identificar patrones y correlaciones en los datos y revelar las relaciones que se esconden en lo más profundo de los macrodatos.
IA para registro de núcleos Datarock
Datarock es un software basado en la nube que aumenta y automatiza el registro del núcleo mediante la visión artificial y el aprendizaje automático para analizar las imágenes principales. Datarock cuenta con un proceso «geo-in-loop» que permite al geólogo acompañarlo durante todo el viaje para que pueda dedicar más tiempo a desarrollar sus habilidades de observación e interpretación al subcontratar el procesamiento a la IA.
Lente Goldspot Litho
Goldspot está a la vanguardia de la inteligencia artificial geológica con su principal función de fotografía de imágenes. El LithoLens utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para examinar las imágenes principales antiguas y crear registros centrales autónomos. Incluso puede extraer información de los vídeos del núcleo de la perforación, de fotografías de afloramientos y de sensores situados dentro de un pozo para crear una visión completa del paisaje geológico.
IA para informes geológicos Chat GPT
ChatGPT puede analizar grandes cantidades de datos y ayudarlo a generar rápida y fácilmente esquemas y resúmenes para informes, presentaciones y más.
Esta es una lista de formas creativas en las que los geólogos pueden usar ChatGPT para dedicar más tiempo a la geología.
IA para geotecnología Datarock
Datarock también tiene un producto geotécnico que genera parámetros geotecnológicos para fines de planificación minera. Los geólogos e ingenieros pueden usarlo para maximizar el valor de sus conjuntos de datos existentes al poder acceder a más volúmenes de datos y consistencias de lo que es posible actualmente con los métodos tradicionales.
IA para geomodelización IA del controlador (secuente)
Driver AI utiliza el aprendizaje cognitivo para comparar los vectores identificados con los datos mineros globales y generar coincidencias para acelerar el proceso de modelado 3D. También puede evaluar la continuidad direccional, crear modelos de bloques y generar zonas mejoradas para los 51 elementos, algo que antes no era posible por falta de tiempo.
¿Para secar? La IA existe desde hace tiempo en el ámbito de la producción, pero apenas está empezando a crecer en el ámbito de la exploración.
Buena gestión de datos es esencial para el éxito del uso de la IA. Conceptos como la estandarización de datos y la interoperabilidad solo cobrarán más importancia en el período previo a la minería 4.0. La digitalización de la captura de todos sus datos y la incorporación de procesos que faciliten la obtención de datos fiables será un paso importante a la hora de prepararse para la transición.
Aquí están 5 consejos gratuitos sobre las mejores prácticas para la captura y gestión de datos mediante herramientas digitales para ayudarlo a comenzar a prepararse para un futuro de IA.
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