Como parte de nuestra serie de Innovación #DisruptMining, en la publicación del día de hoy compartiremos cómo hemos estado trabajando con IBM Watson para transformar de manera potencial todas las facetas del proceso de minería.

La creación de valor en la minería ha cambiado de qué tan bien mueve el material una compañía a qué tan bien maneja la información una compañía para aumentar la eficiencia y la producción. Este cambio está muy influenciado por la gran cantidad de datos que las compañías mineras son capaces de recoger de los sensores, monitores de equipos y otros dispositivos conectados y digitales. La clave para liberar este valor radica en aprovechar las capacidades de los sistemas de computación cognitiva para convertir los grandes datos en ideas útiles para eventos futuros.

La computación cognitiva, también conocida como Inteligencia artificial, es considerada en la actualidad una herramienta esencial para ayudar a las compañías a tomar mejores decisiones comerciales sobre cómo mejorar los procesos y los resultados. Esta es una de las principales razones por las que Goldcorp recientemente ha comenzado a trabajar con IBM Watson.

A diferencia de los sistemas informáticos tradicionales, los cuales son programados por personas para realizar ciertas tareas, los sistemas de computación cognitiva tienen la capacidad de aprender mediante su interacción tanto con los datos como con los seres humanos. Watson, por ejemplo, tiene la capacidad de distinguir entre distintos tipos de información. Reúne datos relevantes de diferentes fuentes, crea hipótesis y hace verificaciones de manera continua a fin de identificar los resultados más fiables y precisos.

IBM Watson tiene una capacidad única para leer, analizar y aprender del lenguaje natural, le permite tomar decisiones informadas y de acuerdo al contexto, lo cual sólo se esperaría de una persona, a diferencia de una computadora programable convencional.

“Dado un cierto nivel de complejidad, un sistema programable alcanzará sus limitaciones”, señala Dariusz Piotrowski, Líder a nivel mundial del Desarrollo cognitivo y analítico para los recursos naturales de IBM. “En cambio, un sistema de computación cognitiva aprenderá y mejorará con el tiempo a través de la interacción con los expertos y los comentarios de los usuarios, básicamente reprogramándose a sí mismo”.

Muchas empresas están utilizando la computación cognitiva para recolectar las experiencias de sus ingenieros y geólogos como una manera de retener el conocimiento luego de que estos profesionales se jubilen.

Watson se ha implementado con éxito en una variedad de industrias que van desde la medicina al petróleo y gas. Sin embargo, Piotrowski dice que la aplicación más prometedora de Watson en el sector minero se encuentra en la exploración minera. Esto se debe a la capacidad del sistema para aprender sobre geología y técnicas exitosas de exploración para guiar a los geólogos hacia áreas más prometedoras. Vea el video de IBM sobre cómo Watson está aprendiendo a pensar como un geólogo: http://ibm.biz/WatsonOrebodyTargeting.

“Hemos pasado mucho tiempo con el grupo de exploración de Goldcorp”, señala Mark Fawcett, socio de Servicios Empresariales Globales en IBM. “Uno de los mayores desafíos que enfrentan los geólogos es la interpretación de la gran cantidad de datos que incluye: datos de mapas de campo, estudios geoquímicos, datos de perforación, estudios geofísicos, mapas geológicos, imágenes de Landsat, fotografías aéreas, planos de nivel de minas, modelos de modificaciones y datos e informes del modelo de recursos con el fin de tomar la mejor decisión acerca de dónde realizar las próximas perforaciones. Al ingresar esa información en Watson y educar a Watson en el proceso de exploración, se le da al sistema la capacidad de tomar decisiones más informadas de exploración con el objetivo de mejorar la probabilidad de realizar hallazgos”.

IBM comenzó a trabajar con el grupo de exploración de Goldcorp el verano pasado para poder determinar cómo la computación cognitiva podría mejorar el programa de exploración de minerales de la compañía, comenzando por el distrito de Red Lake.

La primera fase del programa (que aún está en proceso) consiste en proporcionar a Watson datos estructurados de una amplia gama de fuentes, tales como estudios geofísicos y geológicos, conjuntos de datos de pozos de perforación, informes, documentos académicos y actas de congresos, con el objetivo de proporcionar información sobre la geología de Red Lake, las actividades de exploración y minería actuales e históricas y las técnicas de exploración exitosas.

“La segunda fase es cuando comenzamos a educar a Watson para perfeccionar y construir el modelo de exploración que el sistema utilizará para hacer predicciones y ofrecer recomendaciones sobre dónde debe dirigir Goldcorp sus actividades de exploración”, señala Piotrowski. Con el objetivo de proporcionar una perspectiva más amplia sobre las técnicas de exploración, Goldcorp planea trabajar con las principales universidades para acceder a los mejores talentos en geociencias para educar a Watson.

“Estoy muy entusiasmado con el trabajo que venimos realizando con Watson en el distrito de Red Lake”, comenta Todd White, Director de Operaciones de Goldcorp, señalando que la exploración es sólo el comienzo. Además, afirmó: “La capacidad de obtener nuevos conocimientos de sistemas cognitivos como Watson tiene el potencial para transformar todas las facetas del proceso minero. Es una parte importante en el futuro de la minería”.

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