La exploración geológica tradicional, un proceso que exigía décadas de estudio y costosas expediciones de campo, está siendo transformada radicalmente por la inteligencia artificial. Empresas como el startup estadounidense Zanskar están demostrando que los algoritmos pueden analizar enormes volúmenes de datos satelitales, geofísicos y geoquímicos para identificar depósitos minerales con una precisión y velocidad antes impensables. Esta tecnología convierte la proverbial búsqueda de una aguja en un pajar en una tarea sistemática y eficiente, optimizando recursos y reduciendo el impacto ambiental de la exploración.


El método de Zanskar: datos, algoritmos y descubrimiento

Zanskar utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados con datos históricos de exploración y características geológicas conocidas. Su sistema cruza información multiespectral, gravimétrica y sísmica para generar mapas de probabilidad que señalan zonas de alto interés. Este enfoque no solo localiza posibles yacimientos, sino que también predice su composición y extensión, permitiendo a los geólogos centrar sus esfuerzos físicos en los lugares más prometedores y descartar áreas estériles con antelación.

Impacto y futuro de la IA en los recursos naturales

La implementación de la IA acelera el ciclo de descubrimiento y reduce drásticamente el riesgo financiero asociado a la exploración minera y de hidrocarburos. Esto podría garantizar un suministro más estable de materias primas críticas para la transición energética, como el litio o el cobre. A medida que los algoritmos se vuelven más sofisticados y los conjuntos de datos más completos, se espera que esta tecnología se convierta en el estándar de la industria, democratizando el acceso a la exploración y abriendo fronteras geológicas que antes eran económicamente inviables.

Quizás pronto los geólogos intercambien sus martillos de roca por teclados RGB, y las mayores expediciones sean hacia el centro de datos más cercano.