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MACHINE LEARNING PARA TARGETING: EL JUSTO BALANCE ENTRE LA IA Y CONOCIMIENTO GEOLÓGICO

En el marco de FEXMIN, el CEO de Mineral Forecast, Javier Muñoz, se refirió al impacto de esta herramienta para las exploraciones mineras: “definitivamente permite ser mucho más eficientes y efectivos a la hora de explorar y procesar información a una mayor velocidad para generar y priorizar targets. Sin embargo, todo esto, sin el conocimiento del geológico, es imposible”.




Mineral Forecast es una startup chilena co-fundada hace 10 años por los ingenieros civiles Javier Muñoz y Arturo Rochefort con el anhelo de democratizar el uso de la Inteligencia Artificial (IA) en la exploración minera, y esta mañana presentaron en FEXMIN sobre “Machine Learning en Targeting para Exploraciones”, charla en la que se explicó en qué consiste la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning y los tipos que se dan en exploraciones mineras, específicamente en el targeting que es el momento de definir dónde explorar.


En la oportunidad, el CEO de Mineral Forecast, Javier Muñoz se refirió a la cantidad de información que se genera por minuto en un día. “Es impresionante; abismante, sin embargo, el ser humano tiene una capacidad biológica limitada para procesar datos e información. La exploración minera no está exenta de este problema y la IA nos puede ayudar a resolverlo”, aseguró.


El uso del software de Mineral Forecast es un complemento para los equipos de geólogos de las diferentes compañías mineras y los resultados de su uso muestran que se puede ahorrar hasta un 29% del costo de sondajes y acelerar los descubrimientos hasta un 25%. En la actualidad Mineral Forecast está trabajando en diferentes proyectos de exploración, tanto en Chile, como en Perú y México.


En relación al uso del Machine Learning para targeting en exploraciones mineras y la experiencia que han acumulado, Muñoz destacó que es una herramienta que te permite ver más allá y ser lo más efectivo posible frente a la cantidad ilimitada de información y datos dando vueltas. En esto la escala de trabajo es clave. “Hay escalas regionales, distritales y áreas de proyectos, donde esta herramienta puede aportar en distintos niveles. Asimismo, el contexto es muy importante, porque el uso de la IA va a depender de muchas variables como: el tipo de mineral, de yacimiento, de la data que se tiene. De ahí surge la importancia de saber utilizar la herramienta, porque como decía mi padre la buena herramienta hace al buen maestro y tener la herramienta indicada, calibrada al problema que estamos buscando resolver, es esencial”, aseguró el CEO de Mineral Forecast.


¿Qué se necesita para poder aplicar Machine Learning en las exploraciones mineras? Muñoz explicó que en primer lugar se necesitan datos geocientíficos por donde partir, los que muchas veces ya se están generando en la cantidad mínima necesaria. Lo segundo, y muy importante también, es el conocimiento y el expertise geológico que es esencial. Y lo tercero y último, contar con las plataformas que permitan aplicar Machine Learning.


“La IA en exploraciones mineras expande las capacidades humanas. Lo importante es saber cómo aplicar la IA en la exploración minera y requiere de un conocimiento geológico importante. En definitiva, el justo balance entre ambas cosas”, dijo Muñoz, asegurando que de aquí a diez años más, herramientas como la de Mineral Forecast serán un “desde” en la exploración minera.


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