Para tomar mejores decisiones se requieren datos confiables, un linaje claro y la comprensión de cómo se generaron los hallazgos.
El reto de la geología radica en que, en esencia, es una actividad incierta. El subsuelo no se puede ver; los datos de que disponemos son, en ocasiones, de carácter interpretativo (como los datos geofísicos) y se basan en muestras escasas (por ejemplo, los pozos de sondaje), pero su confiabilidad aumenta a medida que la explotación minera entra en la fase de producción. En cada etapa del ciclo de vida, desde la exploración hasta la producción, se formulan y refutan hipótesis, y se actualizan los modelos. Sin embargo, al considerar esta información —y las conclusiones que de ella se derivan— en su conjunto, podemos reducir la incertidumbre de manera progresiva y tomar mejores decisiones.
Cuanto más completos, interrelacionados y contextualizados sean los datos, más precisas y confiables serán las decisiones: ya sea que las tome una persona o se tomen con el apoyo de la IA.
Un conjunto de datos completo
Las decisiones críticas (como aquellas relacionadas con datos del subsuelo para la estimación de recursos o la ingeniería civil) requieren una visión completa de los datos.
El problema con la información subterránea es que, con frecuencia, es escasa, está fragmentada y se encuentra en sistemas aislados. Antes de invertir en la IA (o confiar en ella), es importante que los datos se integren en una capa unificada.
Los datos de minería suelen estar fragmentados entre distintos equipos, aplicaciones y formatos. Una empresa minera típica suele tener modelos geológicos en herramientas como Leapfrog Geo, datos de sondaje en bases de datos como MX Deposit, datos geofísicos en Oasis montaj, análisis geotécnicos en PLAXIS o GeoStudio 2D/3D, datos de planificación en herramientas de planificación minera de terceros como Deswik y un sinfín de hojas de cálculo. Los distintos equipos cuentan con diferentes conjuntos de datos, utilizan formatos diversos y, con frecuencia, trabajan en sistemas independientes.
Es importante reunir todos estos datos porque las respuestas que necesitan las empresas mineras rara vez se encuentran en un solo conjunto de datos.
Es posible que un geólogo identifique un yacimiento prometedor en Leapfrog Geo; sin embargo, para determinar si su explotación puede ser rentable, también se requieren restricciones geotécnicas de PLAXIS o GeoStudio 2D/3D, datos geofísicos de Oasis montaj, información sobre la planificación operativa y resultados históricos de perforación. Cuando los datos permanecen aislados, los equipos toman decisiones basándose solo en una visión parcial de la situación.
- Tomar mejores decisiones, gracias a un análisis integral del subsuelo, en lugar de basarse en conjuntos de datos aislados.
- Mejorar la colaboración, porque los geólogos, los ingenieros geotécnicos, los hidrogeólogos y los planificadores mineros pueden trabajar a partir de la misma fuente única de verdad.
- Reducir el riesgo, gracias a la preservación del contexto, el linaje y las relaciones entre los conjuntos de datos, lo que facilita comprender si la información es precisa y fiable.
- Aumentar la productividad, mediante la eliminación del tiempo dedicado a buscar, conciliar y validar información en varios sistemas.
Todo esto también hace posible la IA, porque la IA solo puede procesar los datos a los que puede acceder. Con una base de datos unificada, la IA puede conectar la información entre los distintos flujos de trabajo, en lugar de analizar archivos o aplicaciones aislados.
La geología es una actividad incierta. Los datos son escasos y de carácter interpretativo, y su confiabilidad solo aumenta a medida que la explotación minera entra en fase de producción. Cuanto más completos, interrelacionados y contextualizados sean los datos, más confiables serán las decisiones, ya sea que las tome una persona o se tomen con el apoyo de la IA.
Fuente: Getty
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Los datos contextualizados generan confianza
Al tomar una decisión, debemos tener en cuenta la fuente y el contexto.
En la minería, los datos sin contexto pueden ser engañosos, y los datos engañosos pueden dar lugar a decisiones costosas. Un análisis de sondaje, un modelo geológico, una medición geotécnica o una estimación de recursos solo resulta útil cuando se comprende de dónde proviene, cómo se recopiló, qué supuestos se aplicaron, quién lo modificó y cómo se relaciona con otros conjuntos de datos.
Por ejemplo, es útil saber que una muestra de roca contiene un cierto contenido de cobre. Saber dónde se tomó la muestra, cómo se analizó, cuándo se recolectó, a qué dominio geológico pertenece y si los datos han sido validados proporciona el contexto necesario para confiar en esa información y actuar en consecuencia. Sin ese contexto, los ingenieros y geólogos corren el riesgo de tomar decisiones basadas en interpretaciones incompletas o incorrectas.
Una capacidad de computación potente impulsa la IA
El software tradicional de geología y geociencias les ha exigido a los usuarios que transfieran los datos a aplicaciones de escritorio, lo cual refleja las realidades prácticas de los entornos operativos remotos y la necesidad de proteger información de extrema confidencialidad. En la actualidad, los avances en materia de seguridad y conectividad a Internet están reduciendo estas limitaciones. Al mismo tiempo, la creciente necesidad de flujos de trabajo interconectados, colaboración e IA está acelerando la adopción de la nube, ya que el valor de los datos depende cada vez más de que se reúnan en un entorno seguro, confiable y accesible.
Es importante llevar el procesamiento a los datos, ya que el traslado de grandes conjuntos de datos de minería de datos suele ser lento, costoso y riesgoso.
Los modelos geológicos, las bases de datos de sondajes, la geofísica, los análisis geotécnicos, las imágenes y los datos históricos pueden alcanzar un tamaño considerable. De forma tradicional, los datos se extraen de múltiples sistemas, se copian a computadoras locales, se procesan y luego se vuelven a trasladar, lo que genera retrasos, problemas de control de versiones y riesgos de seguridad adicionales.
- Rendimiento: los cálculos y el análisis a gran escala pueden aprovechar los recursos de computación en la nube, pues esto permite procesar conjuntos de datos más grandes con mayor rapidez.
- Integridad de los datos: los datos permanecen en un entorno controlado, de modo que se reduce la duplicación, los conflictos entre versiones y el riesgo de trabajar con información desactualizada.
- Habilitación de la IA: los agentes de IA pueden acceder a conjuntos de datos confiables y a algoritmos geocientíficos aprobados de manera directa, sin necesidad de recopilar y conciliar primero datos procedentes de numerosas fuentes inconexas.
Cómo Seequent Evo ofrece soporte para datos preparados para la IA
Evo proporciona la base confiable de datos y recursos de computación necesaria a fin de que la IA sea útil para la minería. Integra datos de geociencias procedentes de Seequent y de aplicaciones de terceros en espacios de trabajo seguros y colaborativos. De esta manera, reduce los silos y ayuda a los equipos a trabajar con información actualizada y compartida. Al preservar la estructura, las relaciones, el linaje y los permisos relacionados con esos datos, Evo les brinda a las personas y a la IA el contexto necesario para interpretarlos con confianza. Sus API abiertas conectan flujos de trabajo y son compatibles con aplicaciones personalizadas; además, puede importar datos de cualquier fuente que ofrezca una API o una exportación en formato CSV, y cuenta con conectores para programas comunes de planeación minera, como Deswik. La computación en la nube ofrece procesamiento escalable y aprendizaje automático sobre los datos de modo directo, lo cual reduce el movimiento innecesario, la duplicación, los conflictos de versiones y los riesgos de seguridad.
Esto permite el desarrollo de una IA basada en datos geocientíficos confiables y en flujos de trabajo aprobados en el ámbito correspondiente.
Evo también se convierte en la base para el aprendizaje futuro. Al preservar no solo los datos, sino también las interpretaciones, las hipótesis, las decisiones, los cambios y los resultados relacionados con ellos, Evo ayuda a las organizaciones a conservar el conocimiento que, de otro modo, se perdería entre proyectos, traspasos o cambios de personal. Con el tiempo, los equipos y la IA pueden aprender de lo que funcionó, de lo que no funcionó y de los motivos correspondientes, de modo que el conocimiento geológico se acumule en lugar de tener que reconstruirse una y otra vez. De esta manera, la experiencia local se convierte en una capacidad empresarial y permite que cada nueva decisión se beneficie de la experiencia previa de la organización.