Científicos de PNIPU aceleran con redes neuronales la búsqueda de yacimientos de oro y cobre hasta el doble

La Universidad Politécnica Nacional de Investigación de Perm (PNIPU) ha comunicado que sus científicos han enseñado a las redes neuronales a encontrar yacimientos minerales aproximadamente el doble de rápido. El enfoque está pensado para buscar oro, cobre, aluminio y otros metales estratégicos. Para el país es una partida de gasto elevada: según una publicación de CNews, la búsqueda de nuevos yacimientos cuesta cientos de miles de millones. Reducir el tiempo de búsqueda a la mitad supondría un ahorro notable, siempre que la cifra resista la verificación.

Dónde se va el tiempo en la exploración geológica

La búsqueda de un yacimiento sigue una cadena de pasos. Primero se recopilan datos geofísicos, geoquímicos y geológicos; después se interpretan, se seleccionan las zonas prometedoras y solo entonces se perfora. La interpretación suele depender de la experiencia de los especialistas y lleva semanas o meses. La perforación es lo más caro, y cada pozo en roca estéril se come parte del presupuesto.

Aquí las redes neuronales actúan como filtro. Buscan en datos heterogéneos patrones que una persona no detectaría enseguida o detectaría demasiado tarde, y ordenan las zonas según la probabilidad de hallazgo. Las grandes mineras del mundo llevan varios años por este camino. Los desarrollos rusos en este campo son, por ahora, menos frecuentes, y por eso la noticia de Perm resulta interesante.

Qué se sabe y qué no

El material disponible aporta pocos detalles técnicos. Esto es lo que se puede afirmar a partir de él:

• Desarrollador: PNIPU, Perm
• Efecto declarado: aceleración de la búsqueda de aproximadamente 2 veces
• Metales objetivo: oro, cobre, aluminio y otros estratégicos
• Escala del problema: el gasto en la búsqueda de nuevos yacimientos se cuenta en cientos de miles de millones
• No se ha revelado: la arquitectura del modelo, el volumen y el origen de los datos de entrenamiento, la precisión y la proporción de falsos positivos, ni los resultados de las pruebas de campo

El último punto es el más importante. Sin él, «el doble de rápido» sigue siendo una promesa, no una métrica.

Cómo leer la cifra «el doble»

La aceleración puede medirse de varias maneras. Si se refiere al tiempo de procesamiento e interpretación de datos, el resultado es plenamente realista: el modelo calcula más rápido que un analista, y eso es de esperar. Si se refiere al plazo desde el inicio de los trabajos hasta un hallazgo confirmado, la afirmación es mucho más ambiciosa. Ese plazo depende de la perforación, las licencias y la logística, y la red neuronal apenas influye en ellas.

Hay una segunda salvedad: con qué se ha comparado. Una mejora del doble frente a la interpretación manual y esa misma mejora frente a los métodos estadísticos clásicos dan resultados muy distintos. Los problemas de prospección mineral tienen además otra dificultad. Se conocen pocos yacimientos, las muestras de entrenamiento son pequeñas, y los modelos tienden a ajustarse a una región concreta y se trasladan mal a otra geología.

Qué comprobar antes de implantarlo

Para las empresas mineras y los inversores, el orden de actuación práctico es el siguiente. Primero, pedir a los desarrolladores la descripción del método y de los datos con los que se entrenó el modelo. Después, probarlo en una zona cerrada donde ya se conozca el resultado y comparar la predicción con la realidad. Conviene fijarse no solo en la proporción de objetos hallados, sino también en el número de zonas estériles que el modelo calificó de prometedoras, porque son ellas las que determinan el coste del error en la perforación.

Si la prueba sale bien, la aceleración supondrá un ahorro real en las primeras fases de la exploración. Si no, la universidad se quedará con un prototipo interesante y el mercado, con una cifra más de una nota de prensa. La publicación de un artículo con métricas o un piloto con una empresa usuaria del subsuelo mostrarán pronto cuál de las dos opciones es la correcta.