Una Mirada Innovadora: ML en la Identificación de Minerales Transparentes
I. INTRODUCCION
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) son términos comunes que se aplican en diversos campos, desde finanzas hasta la exploración geológica. En este artículo, exploraremos cómo el aprendizaje automático, en particular, puede utilizarse para crear mapas de predicción mineral, un enfoque importante en la industria de la geociencia.
El Machine Learning (ML) aplicado a la predicción de minerales transparentes se refiere al uso de técnicas de aprendizaje automático para predecir la presencia, composición o propiedades de minerales que son transparentes en muestras geológicas. Esta aplicación combina el conocimiento de la geología y la mineralogía con las capacidades computacionales del ML para resolver problemas relacionados con la identificación y caracterización de minerales transparentes.
II. IMPORTANCIA
Es importante tener en cuenta que la aplicación de machine learning en la predicción de minerales transparentes requiere datos geológicos y geofísicos precisos y una gran cantidad de datos de entrenamiento para desarrollar modelos efectivos. Además, la tecnología en esta área está en constante evolución. Además se tiene que tener la consideracion que la demanda y la disponibilidad de estos minerales pueden variar con el tiempo y la ubicación. Además, la explotación de minerales debe llevarse a cabo de manera responsable y cumpliendo con las regulaciones ambientales y laborales aplicables en cada país.
III. APLICACIONES DEL MACHINE LEARNING EN LA GEOLOGÍA
Al inicio de la investigación geológica (1150 a. C.) 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 los programas informáticos, con programación tradicional, es necesario contar con una base de datos y un programa de análisis, cuyo resultado (mapa) se obtiene a partir del procesamiento de la información disponible. La programación sigue un proceso de actualización, este es el caso del Machine Learning (ML), el cual utiliza una base de datos, más los resultados previos (información base, geológica, cartográfica, análisis de laboratorio) para ingresar al computador y generar un programa de predicción o modelado predictivo.
El fin del ML, aplicado a la geología, es explicar o dar respuesta a una serie de problemas en este ámbito, mediante la combinación de información cuantitativa y el levantamiento geológico, siendo una herramienta muy valiosa para la clasificación de las variables mediante técnicas informáticas de predicción.
IV. MINERALES TRANSPARENTES
Son aquellos minerales que permiten que la luz pase a través de ellos de manera casi completa, lo que significa que son casi o completamente invisibles cuando se observan en láminas delgadas. Estos minerales son conocidos por su capacidad para transmitir la luz y a menudo tienen propiedades ópticas interesantes, como la refracción y la dispersión de la luz. Algunos ejemplos de minerales transparentes incluyen:
Figura 1: Aprendizaje Automático
4.1. Cuarzo
Es uno de los minerales transparentes más comunes y se encuentra en una variedad de colores, incluyendo el cristal de roca transparente. Es conocido por su dureza y claridad.
4.2. Diamante
Es el más conocido y valioso. Es extremadamente duro y transparente, lo que le da su brillo característico.
4.3.Topacio
Es un mineral que puede ser transparente en una amplia variedad de colores, desde el incoloro hasta tonos azules, amarillos, rosados y más.
4.4. Beryl
El grupo de minerales beryl incluye variedades como la esmeralda (verde), el águila (azul), el heliodoro (amarillo) y el morganita (rosa), que pueden ser transparentes cuando están en forma de cristales de calidad.
4.5. Fluorita
Es un mineral que puede ser transparente o tener colores variados, como púrpura, verde, azul o incoloro.
4.6. Apofilita
Se encuentra en cristales incoloros, verdes o amarillos. A menudo se forma en cavidades de rocas volcánicas.
4.7. Selenita
Es una variedad de yeso que es transparente y a menudo se encuentra en forma de cristales incoloros.
4.9. Calcita
Es un mineral común que puede ser transparente, especialmente cuando está en forma de cristales bien formados.
V. APROVECHAMIENTO DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO EN EL PROCESO DE DESCUBRIMIENTO DE MINERALES TRANSPARENTES
Es fundamental reconocer la importancia de la aplicación de machine learning en la predicción de minerales transparentes dentro de la industria minera y geológica. La relevancia de estos aspectos:
5.1. Precisión y Eficiencia
La obtención de datos geológicos y geofísicos precisos es esencial para la exploración exitosa de minerales transparentes. El machine learning permite analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y detectar patrones complejos que podrían pasar desapercibidos para los geólogos y expertos humanos. Esto aumenta la precisión en la identificación de posibles depósitos y reduce el tiempo necesario para el análisis.
5.2. Minimización de Riesgos
La inversión en la exploración minera conlleva riesgos financieros significativos. El uso de machine learning para la predicción de minerales transparentes ayuda a mitigar estos riesgos al proporcionar evaluaciones más precisas de la probabilidad de éxito en un sitio de exploración. Esto permite a las empresas tomar decisiones informadas sobre dónde enfocar sus recursos.
5.3. Optimización de Recursos
La recolección y análisis manual de grandes volúmenes de datos geológicos y geofísicos puede ser una tarea costosa y lenta. El machine learning acelera este proceso, lo que permite una asignación más eficiente de recursos financieros y humanos en la exploración.
5.4. Descubrimiento de Nuevos Depósitos
Los modelos de machine learning pueden identificar áreas con potencial mineral que los geólogos podrían haber pasado por alto. Esto puede llevar al descubrimiento de nuevos depósitos de minerales transparentes y otros recursos valiosos.
5.5. Sostenibilidad
La minería sostenible es cada vez más importante en la industria. Utilizar tecnologías de machine learning para la exploración puede ayudar a identificar depósitos que se pueden extraer de manera más sostenible, minimizando el impacto ambiental.
5.6. Mejora Continua
Como se mencionó, la tecnología en esta área está en constante evolución. La adopción de machine learning en la exploración mineral fomenta la mejora continua de los algoritmos y modelos, lo que resulta en una exploración más precisa y eficiente con el tiempo.
5.7. Competitividad
Las empresas que adoptan tecnologías avanzadas como el machine learning en la exploración de minerales pueden ganar una ventaja competitiva al tomar decisiones más informadas y eficientes.
VI. EL FUTURO DE LA EXPLORACIÓN MINERA
La supervivencia de una empresa minera se asemeja al clásico problema del apostador arruinado. En este escenario, la empresa representa al apostador y la naturaleza actúa como su oponente. El costo de descubrir un yacimiento mineral se convierte en la apuesta. La empresa se arruina cuando se quedan sin fondos para la exploración. Sorprendentemente, solo una de cada 3,300 anomalías mineralizadas se convierte en una mina. En la industria minera, la tasa de éxito en la exploración de yacimientos vírgenes (greenfield) es del 0.5%, mientras que en yacimientos maduros (brownfield) es del 5%. En contraste, la industria del petróleo y el gas goza de una tasa de éxito del 88%.
6.1. GOLD SPOT DISCOVERIES UNA SOLUCIÓN INNOVADORA
Gold Spot Discoveries se presenta como la vanguardia de la industria de la exploración mineral. Esta empresa ha desarrollado un sistema probado que utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para aumentar la eficiencia y la tasa de éxito en la exploración.
Conoce más acerca de Gold Spot Discoveries en el siguiente video:
6.2. LA POTENCIA DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
El algoritmo de aprendizaje automático de Gold Spot ha procesado con éxito miles de millones de puntos de datos en algunas de las regiones mineras más prolíficas de Canadá, como la región de Abitibi. Este algoritmo ha identificado objetivos de explotación y oportunidades de inversión con una precisión impresionante. Sorprendentemente, encontró el 86% de los depósitos de oro existentes utilizando solo el 4% de la superficie total.
6.3. GOLDSPOT DISCOVERIES USARÁ SU PROPIA TECNOLOGÍA DE IA PARA BUSCAR LITIO Y TANTALIO
GoldSpot Discoveries, una compañía de exploración de minerales, empleará su tecnología de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) para identificar objetivos de exploración de litio y tantalio en las propiedades de Critical Elements Lithium en Quebec, Canadá. Inicialmente diseñada para la exploración de oro, esta tecnología se ha adaptado para abordar una variedad de depósitos y materias primas.
GoldSpot colaborará con el equipo técnico de Critical Elements para analizar conjuntos de datos geocientíficos y desarrollar "Smart Targets" en los activos cercanos al proyecto avanzado de litio Rose, que abarca 700 kilómetros cuadrados y posee proyecciones de litio, níquel, cobre y oro.
El enfoque de GoldSpot AI permite destilar información geológica de grandes extensiones de terreno, identificando la forma más eficiente y rentable de explorar áreas prospectivas. El CEO de Critical Elements, Jean-Sébastien Lavallée, destacó la importancia de este enfoque en el contexto del desarrollo del proyecto Rose, con el objetivo de convertirse en un destacado productor de litio responsable.
La compañía también ha iniciado un estudio magnético heliborne de alta resolución para identificar estructuras que puedan ser objetivos prioritarios en futuras exploraciones de litio. Esta estrategia reafirma el compromiso de GoldSpot y Critical Elements con la exploración sostenible y eficiente en la región.
VII. EL CUARZO, MINERAL INDUSTRIAL CLAVE PARA LA SOSTENIBILIDAD
Las aplicaciones tecnológicas del sílice que se obtiene del cuarzo son explotadas desde el inicio de la tercera revolución industrial, con productos como relojes, cristales, fibras y semiconductores. Sin embargo, científicos de todo el planeta buscan y encuentran novedosas aplicaciones para el material extraído de las minas de Galicia.
La fabricación de células fotovoltaicas sería imposible sin la sílice cristalina que se obtiene del cuarzo. El silicio es un componente muy utilizado en las placas fotovoltaicas que generan de energía solar renovable por sus propiedades de semiconductor. Sus propiedades físicas y químicas son idóneas para convertir la luz solar en energía eléctrica.
7.1. MINERIA SOSTENIBLE EN GALICIA
Los minerales industriales son extraídos con el propósito de aprovechar ciertos componentes químicos que contienen. En Galicia, se obtienen minerales industriales que incluyen cuarzo, utilizado en la industria del silicio y como agregado en la construcción; caolín, empleado en las industrias cerámica y papelera; feldespatos, utilizados en la fabricación de cerámica; magnesita, que se usa para corregir la composición del suelo y la alimentación animal; y turba, utilizada en agricultura, horticultura y floricultura.
Además, Galicia alberga otros recursos de minerales industriales, como los silicoaluminosos (andalucita, cianita y sillimanita), litio, barita, asbesto, circón, granates y minerales de Tierras Raras.
En términos de producción actual en comparación con las reservas consideradas seguras según la información proporcionada por los productores, en general, parece que los recursos disponibles son adecuados para mantener la producción a medio y largo plazo.
Conoce más acerca de la Mineria en Galecia en el siguiente video:
Es posible aplicar el machine learning (aprendizaje automático) a la predicción de minerales transparentes, al igual que a otros tipos de minerales. El machine learning es una herramienta versátil que se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo la geología y la exploración mineral.
VIII.CONCLUSIONES
La exploración mineral está evolucionando y Gold Spot Discoveries lidera esta revolución. Su enfoque basado en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático está revolucionando la forma en que se descubren y desarrollan los yacimientos minerales. La minería del futuro está marcada por la precisión, la eficiencia y la reducción de riesgos, y Gold Spot Discoveries está a la vanguardia de esta transformación.
El Machine Learning (ML) ofrece una amplia gama de ventajas, como la mejora de la experiencia del usuario mediante la expansión de información, la automatización de procesos internos para una supervisión efectiva de eventos naturales, la aplicación de Lead Scoring para evaluar parámetros de clientes o inversionistas en industrias como la minería y los hidrocarburos. Además, permite el control de datos en tiempo real, crucial para alertas tempranas en eventos críticos, y la creación de modelos inteligentes para anticipar y recomendar proyectos futuros, satisfaciendo las necesidades de diversos sectores relacionados con las Ciencias de la Tierra. En resumen, el ML se convierte en una herramienta valiosa y versátil para la industria geológica y la toma de decisiones en tiempo real.
IX. REFERENCIAS
GALICIA, C. O. (s.f.). Obtenido de https://camaraminera.org/productos-mineros-de-galicia/minerales-industriales/
Galicia, M. S. (s.f.). Obtenido de https://minariasostible.gal/es/cuarzo1/
GEOQUIMICA. (s.f.). Obtenido de https://www.alsglobal.com/es/geochemistry/generative-exploration
NEW, M. B. (7 de julio de 2022). Obtenido de https://mexicobusiness.news/mining/news/leveraging-machine-learning-mineral-discovery-process
Nicolás, M. e. (20 de Noviembre de 2020). Obtenido de https://www.worldenergytrade.com/metales/oro/mineria-en-argentina-goldspot-aplicara-machine-learning-en-el-proyecto-de-oro-don-nicolas
PETROENERGÍA. (22 de julio de 2021). Obtenido de https://www.petroenergia.info/post/aplicaciones-del-machine-learning-en-la-geolog%C3%ADa
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