Por: Martín Tavil, director ejecutivo para la Industria Minera de Accenture Chile
Las empresas de exploración minera enfrentan hoy desafíos considerables. Los riesgos geopolíticos están aumentando y obtener la aprobación regulatoria para proyectos se está volviendo más difícil. Mientras tanto, los descubrimientos de nuevos yacimientos minerales son menos frecuentes, y los plazos de exploración se han extendido significativamente.
En promedio, actualmente toma aproximadamente un 40% más de tiempo, en comparación con hace solo 15 años, para pasar del descubrimiento a la producción. A medida que las empresas buscan «acortar» o reducir sus ciclos de exploración, la inteligencia artificial ofrece posibilidades invaluables para ayudarlas a explorar más rápidamente y a un costo menor.
La IA tiene el potencial de transformar cuatro aspectos clave de la exploración minera.
En primer lugar, el análisis de prospectividad y la generación de objetivos. Uno de los mayores desafíos es decidir dónde explorar para encontrar depósitos minerales, aunque el análisis para la selección de áreas y el trabajo de reconocimiento de campo ayudan a reducir el área de búsqueda. Sin embargo, con el apoyo de la IA, el análisis puede realizarse de manera más rápida y con mayor éxito. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos geocientíficos multidisciplinarios para identificar tendencias geológicas, compararlas con estilos de depósitos conocidos y luego predecir áreas de alta prospectividad con mucha mayor precisión y a un ritmo más rápido.
El segundo aspecto clave es el mapeo y levantamiento avanzados. Las técnicas de mapeo tradicionales dependen de la interpretación manual, lo cual puede ser subjetivo y propenso a errores. Muchas áreas de exploración son remotas, difíciles de acceder, o presentan peligros en el terreno y requieren múltiples permisos de acceso, por lo que la cartografía y las encuestas son procesos lentos. Los modelos digitales de terreno son esenciales para una cartografía precisa, la ubicación de muestras de superficie y la colocación de collares de perforación, asegurando que los datos capturados, las muestras tomadas y cualquier resultado de ensayos subsiguientes tengan coordenadas conocidas y, por lo tanto, puedan ser utilizados para modelado.
Hoy en día, las herramientas de teledetección impulsadas por IA se están utilizando cada vez más en la industria. Utilizando imágenes satelitales y basadas en drones, se puede generar rápidamente un modelo de elevación digital (DEM) o un modelo digital de terreno (DTM) y detectar alteraciones y yacimientos minerales de manera remota. Esto reduce la huella, el costo y el riesgo para los trabajadores de campo, y permite al explorador generar objetivos de manera remota, reduciendo las actividades de exploración en etapas tempranas que pueden no ser fructíferas.
En tercer lugar, la IA ayuda en el análisis de datos de perforación y conocimiento del yacimiento. El análisis tradicional de datos de perforación depende del registro manual de núcleos y de ensayos basados en laboratorio, cuyos resultados pueden tardar semanas, si no meses, en regresar. Esto limita la toma de decisiones en tiempo real durante la campaña de perforación, aumenta los costos de exploración y aumenta el riesgo de que se pierdan insights geológicos críticos.
Las tecnologías de escaneo de núcleos impulsadas por IA, incluyendo la imagen hiperespectral y la fotografía de alta resolución de los núcleos, pueden proporcionar a los geocientíficos insights rápidos, precisos y consistentes sobre los núcleos de perforación sin tener que esperar los resultados de los ensayos tradicionales. Al combinar este análisis de datos de perforación con modelos predictivos 3D habilitados por IA, los geocientíficos están equipados para tomar decisiones informadas en campo, como determinar el final de un pozo o la próxima ubicación de perforación. Esto resulta en tiempos de exploración significativamente acortados y una eficiencia operativa considerablemente mejorada.
Finalmente, la IA aumenta la eficiencia en el cumplimiento normativo. Las aprobaciones regulatorias siguen siendo uno de los mayores obstáculos para avanzar en proyectos de exploración, desde el descubrimiento hasta la primera extracción de mineral. Obtener permisos requiere una extensa documentación, evaluaciones ambientales y el cumplimiento de regulaciones en constante evolución. Estos obstáculos a menudo retrasan los proyectos por meses o años.
La IA puede agilizar el proceso de obtención de permisos analizando los requisitos regulatorios, así como aprobaciones de permisos históricas y factores específicos del proyecto, como evaluaciones de impacto ambiental y social, datos de patrimonio, consideraciones de biodiversidad y proximidad a áreas protegidas y comunidades. Luego, genera borradores de solicitudes, asegura el cumplimiento de los estándares ambientales y predice posibles obstáculos regulatorios para abordarlos antes de que surjan.
Con volúmenes de datos que aumentan constantemente y desafíos de interoperabilidad, aprovechar la IA es la clave para desbloquear valor, reducir riesgos, minimizar costos, hacer descubrimientos y maximizar la recuperación de minerales. Las empresas de exploración y minería que logren utilizar la IA de manera efectiva liderarán un futuro donde la demanda de minerales será cada vez más alta.
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