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Laboratorio Alges desarrolla software de inteligencia artificial para exploración minera

Un nuevo software denominado “AIGLEX” actualmente está desarrollando Alges (Laboratorio Avanzado de Geoestadística y Supercómputo) del Departamento de Ingeniería de Minas y del Advanced Mining Technology Center de la Universidad de Chile.

El programa apunta a entregar herramientas de análisis de variabilidad espacial mediante machine learning (una técnica de inteligencia artificial) para apoyar la exploración minera.

El proyecto forma parte de los desarrollos de investigación apoyados por las empresas mineras Barrick Gold y Codelco. En la etapa actual cuenta con el auspicios del 18vo Concurso I+D para Innovar de la Fundación Copec-UC. El Laboratorio Alges postuló y fue adjudicado, lo que resulta un gran logro dado que se envían cientos de propuestas y son seleccionadas solo 2 o 3 por año.

“En los últimos años los descubrimientos geológicos han sido cada vez más en profundidad y principalmente en la alta cordillera. Entonces, las trazas de información que uno ve en superficie son cada vez más complejas y escasas, al punto que es muy difícil hoy encontrar nuevos yacimientos. Es por esto que se requieren nuevas y mejores herramientas. Además, hay que tomar en cuenta los costos de exploración, puesto que un sondaje puede llegar a tener un valor de hasta 500 dólares por metro, por lo que si optimizamos el proceso de exploración para que se desarrolle solo en zonas de alto potencial, una campaña de exploración puede ahorrar millones de dólares”, explica el investigador Felipe Navarro, director del proyecto.

El objetivo de AIGLEX es ser una herramienta que permita integrar toda la información y variedad de datos que se generan en una campaña de exploración (por ejemplo, información de satélites, tomografías sísmicas, sondajes y geoquímica).

“Nuestra solución está formada por cuatro componentes: un preprocesamiento de los datos recopilados; trabajo con machine learning, fusión sensorial y geoestadística para generar nuevas capas de información; un análisis de variabilidad, con histogramas y gradientes y finalmente la generación de un mapa de probabilidades de targets de exploración, que ayuda al hallazgo de yacimientos. Este conjunto de herramientas está siendo empaquetada en un plug-in para el software ArcGIS, que es un estándar en la industria”, añade el investigador.

La etapa actual de desarrollo y empaquetamiento de AIGLEX comenzó en enero de este año.  El proceso se basa en la experiencia adquirida por los investigadores en los proyectos previos por lo que ya se cuenta con un prototipo de software con un nivel de madurez TRL6 (validado en ambiente simulado) y la meta es alcanzar TRL8 (validado) en dos años.