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INTELIGENCIA ARTIFICIAL: “ES UN ENFOQUE MUY PROMETEDOR"

Así lo plantea Mingda Li, académico del departamento de Ciencias Nucleares e Ingeniería del Massachusetts Institute of Technology (MIT), quien está convencido que más temprano que tarde las empresas mineras se van a habituar a esta poderosa herramienta que ha provocado revolucionarios logros en otras industrias. En esta entrevista su visión, alcances y mirada de futuro.



Si bien las promesas de la Inteligencia Artificial (IA) son muchas y de la más diversa índole -incluso algunas hasta curiosas-, es innegable que en el mundo del retail o de la medicina ha logrado avances y reducción de tiempos inimaginables para otros tiempos. Detección de primeros signos de enfermedades, control de éstas y diagnósticos más oportunos y precisos, son algunos ejemplos de los aciertos que ha permitido la IA en la salud de las personas. Quisimos saber si esto mismo era extrapolable a la industria minera, sobre todo en las etapas más tempranas, como la de exploraciones. Por ello, decidimos contactar a un experto en la materia, pero a nivel mundial, para que nos diera su visión y nos compartiera su percepción del momento actual. Nos acordamos de Mingda Li, académico del departamento de Ciencias Nucleares e Ingeniería del Massachusetts Institute of Technology (MIT), con quien habíamos tenido el privilegio de conversar y visitar su inigualable laboratorio de ciencia de materiales. A continuación les compartimos un extracto de nuestra interesante y valiosa conversación.


¿Cómo definiría el nivel actual de penetración de la IA en la industria minera?

Definitivamente creo que está en pañales. Las empresas recién están empezando a ver su potencial y la observan como campo en crecimiento. Su implementación puede no ser fácil, pero es muy prometedora y muchas empresas lo están comenzando a ver. Espero que la industria minera sea capaz de valorar pronto sus usos y resultados.

¿Por qué una empresa minera debería pensar en desarrollar procesos o productos basados ​​en IA? Porque, como cualquier otra industria, ayudará a las empresas a tener capacidades extendidas en muchas áreas. Poder procesar la información más rápido, identificar tendencias más rápido y, sobre todo, tomar decisiones en menos tiempo. Esto hace que definitivamente las empresas sean mucho más rentables. Pienso que el análisis de datos y la IA, con su gran cantidad de metodologías y algoritmos, llegaron para instalarse en los procesos de todo tipo de empresas, automatizando ciertos procesos y, en otros casos, apoyando la toma de decisiones.

¿Qué beneficios aporta la IA a la industria minera?

En este punto me gustaría referirme a todas las empresas y no solo a las de la industria minera, ya que es universalmente beneficioso. La IA ayuda a ser más eficientes en muchos de los procesos actuales. Ayuda a reducir costos y también a mejorar los resultados. Por ejemplo, para hacer exploración minera, se necesita un gran grupo de personas en terreno recopilando datos y analizando información. Esto puede llevar mucho tiempo. La IA puede ayudar a acelerar este proceso al complementar y ampliar las capacidades del equipo de exploración. Es un enfoque muy prometedor, especialmente en términos de velocidad y costo. Encontrar las características clave para diferentes fenómenos se puede lograr mediante una combinación de experiencia y datos geológicos.


¿Puede la IA aplicada a la exploración minera reemplazar a un geólogo? ¡NO! En términos generales, existe un consenso académico de que ambos trabajando juntos es el mejor equilibrio. Conocimiento humano + IA. Un buen ejemplo es lo que sucede con los médicos que trabajan con redes neuronales para identificar tumores. Actualmente confían en las redes neuronales para tener una mayor precisión en su diagnóstico sobre un paciente que tiene un tumor maligno o benigno. ¿Las redes neuronales sacaron a los médicos de sus trabajos? Absolutamente no. Aún se necesitan médicos para interpretar los resultados de esas redes neuronales. Por lo tanto, la IA es una herramienta que amplía su capacidad. Esto se extrapola a muchas otras profesiones, como los geólogos de exploración.

¿Cree que es necesario un equipo especializado de profesionales para desarrollar la IA en las empresas mineras? Esta es una pregunta difícil, ya que todo depende de la escala de la empresa y de la experiencia que tenga su gente en IA. En términos de tamaño, generalmente las empresas grandes obtienen buenas ganancias, por lo que son más reacias a hacer cosas nuevas como aplicar IA en sus procesos de exploración, incluso si esta tecnología puede cambiar las reglas del juego para su futuro. Porque cambiar las cosas es difícil y, además, se necesitaría la experiencia en IA, además de la experiencia del negocio mismo. En el caso de la industria minera, además de los conocimientos geológicos se necesitan los conocimientos en IA e incluso saber cómo hacerlos trabajar juntos. Por lo tanto, se requiere un buen equilibrio entre los conocimientos e incentivos a corto y largo plazo en las empresas para que la implementación de la IA funcione.

¿Cómo visualiza el futuro de la IA en la minería y la exploración de minerales?

Otra pregunta difícil. Diría que esto avanzará a través de la difusión y el conocimiento masivo, al igual que otras tecnologías. En el pasado, cuando se desarrollaron nuevas tecnologías, como los hornos de microondas, los automóviles, los aviones, etc., comenzaron a difundirse lentamente entre la población. Llevó un buen tiempo antes de que estas tecnologías estuviesen instaladas en todas las casas. En algún momento, se convirtieron en un lugar común para todas las personas. Eso es lo que está sucediendo con la IA. Está empezando a expandirse su conocimiento y para algunos es más familiar que para otros. Hay lugares donde la IA es una parte cotidiana del negocio, como lo es para grandes empresas de tecnología y logística como Amazon. Centros como el MIT-IBM Watson AI Lab están apuntando a eso, uniendo algoritmos para impactar en los negocios y en la sociedad.


¿Cuál cree que es el principal desafío para la adopción de IA en el futuro?

Diría que el principal objetivo es la disponibilidad de energía para enfriar el hardware que se necesita para procesar los datos. Especialmente para los países desarrollados, llegaremos a un punto en el que no será la disponibilidad de datos, sino la energía que necesitamos para procesarlos, la principal restricción activa. Necesitamos tener suficiente electricidad para enfriar las máquinas.


Una última pregunta. Algunas personas rechazan el uso de IA porque es difícil entender sus resultados ¿Qué opinas de este argumento?

Hay un campo de estudio exclusivamente dedicado a esto, llamado “IA Interpretable”. Es cierto que algunos algoritmos de IA no explican el “porqué” de los resultados, generando que las personas rechacen su uso. Sin embargo, hay muchas cosas que como humanos aún no entendemos. El punto es, a través del uso de IA, podemos aprender de las cosas que aún no entendemos. Nuevos patrones, nuevos elementos, nuevas combinaciones, nuevos depósitos minerales, etc. Usando el poder de la IA, podemos aprender todo esto mucho más rápido, incluso si al principio no entendemos el “porqué” de los resultados.

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