ANAHÍ ABELEDO

La inteligencia artificial ofrece un gran potencial para descubrir nuevas fuentes de metales de alta demanda, por el momento el obstáculo que encuentran los expertos se encuentra en las limitaciones de datos disponibles pero sin dudas, este es un nuevo capítulo en la saga de la actividad. 

En el contexto de la renovada búsqueda de minerales críticos suficientes para abastecer las necesidades de la transición, expertos en IA y minería están sopesando el rápido avance de esta tecnología como un método para desbloquear descubrimientos, particularmente a medida que el aprendizaje profundo con el ChatGPT se extienden por toda la economía global.

El aprendizaje profundo, un tipo de IA que incluye IA generativa como ChatGPT, utiliza redes neuronales artificiales para procesar datos utilizando métodos similares a los del cerebro humano a medida que aprende a realizar tareas y modelar sistemas complejos. 

Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo se basan en grandes cantidades de datos y retroalimentación para funcionar, y la exploración es inherentemente un proceso de baja retroalimentación e impulsado por corazonadas donde el camino hacia descubrimientos exitosos es difícil de definir.

LAS MINERAS PRUEBAN EL POTENCIAL DE LA IA
"La IA tiene el potencial de transformar la industria en una multitud de niveles", dijo Joe Carr, director de innovación minera en Axora, un mercado de tecnologías de la industria pesada. "Sin embargo, existe una gran vacilación para seguir adelante, ya que a la gente le preocupa cuán efectivo podría ser y los impactos en caso de que salga mal".

Los mineros y exploradores podrían usar la ayuda. El sector minero enfrenta una escasez de descubrimientos, especialmente de metales clave para la transición energética como el cobre, que es crucial para la electrificación. 

Se descubrieron 228 depósitos de cobre entre 1990 y 2021, y todos menos 12 depósitos se encontraron antes de 2012, lo que representa el 94,7 % de los descubrimientos de metal en cobre posteriores a 1990, según un análisis de investigación de S&P Global Commodity Insights. 

Mientras tanto, se prevé que la producción de cobre no satisfaga las necesidades de la industria en la década de 2030, ya que los consumidores compran más automóviles eléctricos con uso intensivo de metales y los países refuerzan la infraestructura rica en metales, como las líneas eléctricas. Es una imagen similar para otros metales, incluido el litio.

"Dado que se espera que la demanda de cobre supere la producción de cobre refinado, la industria no está haciendo suficientes descubrimientos nuevos y de alta calidad para respaldar la tubería a largo plazo", dijo Sean DeCoff, analista de Commodity Insights, en el informe de mayo de 2022 .

INCURSIONES Y EXPERIENCIAS
La industria minera ha estado incursionando en varias tecnologías de IA durante años, incluido el aprendizaje profundo, y algunos mineros grandes ya han implementado IA y otras soluciones informáticas avanzadas en proyectos de gran alcance.

Eso incluye a Freeport-McMoRan Inc. , que utilizó sistemas asistidos por IA en su mina Bagdad en Arizona en 2018 para probar los niveles de capacidad en su planta. La compañía dijo en julio de 2020 que el proyecto había aumentado los niveles de producción de cobre en el sitio en 9.000 toneladas métricas, de acuerdo al trabajo de S&P Global.

Rio Tinto Group emplea "gemelos digitales" para crear modelos de minas virtuales para probar las decisiones en el campo antes de la ejecución . Y la empresa ha aumentado la productividad al combinar IA con análisis, aprendizaje automático y automatización para evaluar los datos generados por sus perforadoras, camiones, palas, transportadores, trenes y barcos.

En exploración, una creciente cantidad de empresas tiene como objetivo aprovechar la IA, incluidas ALS GoldSpot Discoveries Ltd. de Canadá, Earth AI con sede en Australia y EE. UU. y Tomra Systems ASA en Noruega.

Goldcorp , que se fusionó con Newmont Corp. en 2019, trabajó con IBM Canadá en 2018 para desarrollar un software de inteligencia artificial para predecir dónde excavar en busca de mineralización de oro en la mina Red Lake en Ontario. 

KoBold Metals Co., con sede en California, también usa IA para la exploración de minerales, y la compañía recientemente alcanzó el estatus de unicornio con una ronda de recaudación de fondos de US$ 200 millones que elevó su valor a más de US$ 1 mil millones, informó The Wall Street Journal el 20 de junio.

Sin embargo, los desarrollos recientes en el software de IA generativa como ChatGPT han despertado una ola de interés en las capacidades a corto plazo de la IA, captando la atención de los inversores y de la industria en general.

La IA puede procesar volúmenes de datos que resultarían vertiginosos para los humanos, y la digitalización en curso de conjuntos de datos más antiguos está aumentando el poder potencial de la exploración impulsada por la IA, dijo Carr. "El beneficio de la IA es que puede ver lo que los humanos simplemente no tienen la capacidad de ver", dijo Carr.

La IA de aprendizaje profundo incluso tiene el potencial de vencer a los expertos humanos en geología, según Manolis Kellis, jefe del Grupo de Biología Computacional del MIT e investigador principal del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la universidad .

"Si le das a las máquinas los datos necesarios y les das suficiente... capacidad para aprender representaciones [y] para elegir qué representaciones son significativas para tareas específicas, podrán superar a los mejores geólogos, o al menos el 90 % de geólogos", dijo Kellis , mirando hacia el futuro cercano .

Pero la IA se enfrenta a un enorme desafío a la hora de impulsar nuevos descubrimientos porque hay muy pocos datos sobre lo que lleva al éxito de la exploración, dijo Benjamin Cox, consultor de la industria y director de soluciones mineras de Open Mineral . Cox cree que la IA es una excelente herramienta para hacer cosas como ayudar a desarrollar depósitos conocidos, bloquear o definir mejor los recursos y las reservas, y administrar el procesamiento de la mina . Cox se encuentra entre los expertos que dudan de que la IA se convierta rápidamente en un buscador talentoso.

EL TIEMPO ES PARTE DEL PROBLEMA
El ciclo del descubrimiento a la producción en la minería ocurre durante décadas y tiene un promedio de 15,7 años, según Commodity Insights, por lo que los nuevos datos tardan en llegar. Eso le da a los sistemas de IA, que dependen de grandes cantidades de información para hacer predicciones, poco con lo que trabajar en comparación con una industria como la del petróleo y el gas, donde el ciclo entre el descubrimiento y la producción suele ser de unos pocos años .

La relativa rareza de los descubrimientos de minerales y los largos plazos en juego significa que eliminar los factores indicadores clave puede ser difícil, dijo Cox.

"La IA necesita suficientes victorias de las que aprender para tener éxito", dijo Cox.

Duane Parnham, presidente ejecutivo y director ejecutivo de la compañía de exploración de uranio Madison Metals Inc. , dijo que conoció el concepto de IA en aplicaciones mineras hace años, pero que desconfiaba debido a la protección histórica de la industria de sus datos. Parnham le dijo a Commodity Insights que sigue siendo escéptica hasta qué punto los " geólogos de salón " reemplazarán la exploración minera más tradicional .

"Es mucho más fácil sentarse frente a una computadora y fantasear geográficamente sobre lo que está sucediendo, geológicamente hablando, que salir al campo y golpear rocas y comprender realmente los modelos geológicos", dijo Parnham. " Usar IA es excelente, pero no es su única herramienta".

Parnham agregó que es posible que solo las compañías mineras más grandes puedan permitirse el poder de cómputo necesario para respaldar el aprendizaje profundo con fines de exploración.

La sorprendente velocidad de los avances en el aprendizaje profundo ha obligado continuamente a los escépticos a cambiar los objetivos que definen los límites de lo que la IA de aprendizaje profundo ha podido lograr durante décadas.

"Si tuviera un centavo por cada vez que alguien dijo que las máquinas nunca podrán hacer eso, sería multimillonario", dijo Kellis.

Richard Inglis, geocientífico jefe de Newmont, pintó una imagen de la IA ayudando a remodelar la mecánica de exploración e impulsar descubrimientos durante su discurso de apertura del 7 de marzo en la conferencia anual de la Asociación de Prospectores y Desarrolladores de Canadá en Toronto.

Hay mucho potencial para que la IA generativa resuma información importante de un mar de informes de exploración que se remontan a lo largo de los siglos a medida que se convierten en bases de datos digitales, dijo Inglis.

"La misma tecnología se puede usar en la exploración de minerales y extraer información de ... informes técnicos, informes de evaluación del gobierno, incluso la sección de comentarios de los registros de perforación", dijo Inglis , refiriéndose específicamente a ChatGPT. "Y sabemos que hay mucha información útil escondida allí".

En esto, ya través de otras aplicaciones, la IA podría ayudar a detener la tasa de éxito decreciente de la industria en la búsqueda de más metal , dijo Inglis a Commodity Insights al margen de la conferencia. "Espero que cambie el rumbo ", dijo Inglis.