🌍 MACHINE LEARNING: TECNOLOGÍA QUE TRANSFORMARÁ LA MINERÍA EUROPEA
La innovación tecnológica es un área de desarrollo que ha tomado gran fuerza en los últimos años dentro de las naciones y empresas, sobretodo en lo referente a la vinculación de esta con la transición energética, pues la inmensa capacidad de aprendizaje de diversas herramientas puede aportar a que esta sea más eficaz y menos contaminante.
Una de las razones por las que diversas industrias comenzaron a caminar hacia el desarrollo de una economía circular fue la pandemia de COVID-19, ya que el paro que generó en el mundo abrió un espacio para librar con más fuerza la lucha para recuperar el ritmo que tenían antes de la crisis sanitaria.
Dentro de este contexto, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha comenzado una nueva iniciativa a nivel europeo, la cual busca aplicar el machine learning a la minería con el objetivo de mejorar la eficiencia de la exploración mineral mediante nuevas tecnologías, y lleva por nombre Vector.
Machine Learning
El machine learning es una metodología de aprendizaje automático que pertenece a la rama de la Inteligencia Artificial, y este, a través de algoritmos, da la capacidad a los computadores de llevar a cabo tareas de forma autónoma, haciéndolos independientes de un operador. Usando esto como punto de partida, Vector pretende crear una nueva herramienta de prospección geológica que sea capaz de realizar mediciones geológicas, geoquímicas y geofísicas más sostenibles y menos invasivas.
La Big data, o la ciencia de los datos, es una de las disciplinas científicas con más presencia en muchos desarrollos sociales significativos actuales, como es el caso de la minería, una de las industrias más contaminantes históricamente, ya que la extracción de minerales del suelo conlleva procesos de exploración, explotación, procesamiento, triturado y refinamiento de metales, etapas que ocupan una gran cantidad de energía y agua, además de emitir cuantiosas cantidades de CO2.
Es por esto que el machine learning tiene el potencial de hacer que la obtención de los elementos necesarios para la transición energética se lleve a cabo de una manera mas sostenible, esto tomando en cuenta que “el objetivo final es que Europa reduzca su dependencia a la hora de importar materias primas empleadas en energías renovables y tecnologías digitales”, afirma Ramón Carbonell, uno de los investigadores del Geociencias Barcelona del CSIC que forman parte de este proyecto liderado por el Instituto Helmholtz de Freiberg para la Tecnología de los Recursos (HIF), del Helmholtz Zentrum Dresden-Rossendorf, en Alemania.
Para poder tener una evaluación precisa de las regiones más adecuadas para la exploración y explotación minera, el proyecto tendrá en cuenta tanto el potencial de exploración geológica, como los factores socioeconómicos. Además, Carbonell señaló que “lo importante de esta iniciativa es que pretendemos llevar a cabo una integración de herramientas. Algunas de ellas ya existen, otras se encuentran en distintos niveles de desarrollo”.
De igual manera, el uso del machine learning en conjunto con otras herramientas permite un mejor aprovechamiento de las tecnologías, motivo por el que el equipo de científicos implementarán, probarán y validarán una metodología de exploración del subsuelo que aprovecha el ruido sísmico ambiental para hacer posible la “implementación de interpretación integrada y construcción de modelos tridimensionales (…) Este apartado consiste en utilizar datos procedentes de diferentes disciplinas geofísicas, geológicas y geoquímicas e integrarlos en un software para obtener modelos geológicos tridimensionales”, esto según declaraciones del investigador Carbonell.
Cabe recalcar que este innovador proyecto contará con un estudio de aprobación social que identificará, por primera vez, los valores que el público europeo invoca a la hora de decidir sobre la explotación de los minerales, derivando estos datos en la elaboración de un índice de aceptación social.
Fuente: National Geographic
