La inteligencia artificial (IA) ya llegó, y todos estamos rápidamente experimentando su impacto: desde mapas y navegación hasta reconocimiento facial, editores de texto, videos y fotos generados por humanos indistinguibles, algoritmos de redes sociales y más.
También se está apoderando de las organizaciones a escala global. Una investigación de IBM revela que más del 40 por ciento de los negocios a escala empresarial han implementado activamente la IA dentro de sus operaciones. A pesar de las preocupaciones en torno a algunos aspectos de la tecnología, como el potencial de impulsar la desinformación a través de Internet, las oportunidades que tenemos por delante están casi más allá de la comprensión actual. El informe de McKinsey sobre el potencial económico de la IA generativa estima que la mitad de las actividades laborales actuales podrían automatizarse para 2060, aproximadamente una década antes que lo previsto en estimaciones anteriores.
En Seequent, vemos una gran oportunidad en el valor y la innovación que puede impulsar la IA. Si se utiliza correctamente, la IA puede contribuir en gran medida a resolver los grandes problemas que enfrenta el planeta en este momento, como la construcción de infraestructuras más resistentes, el abastecimiento eficiente de minerales críticos, etc. Sin embargo, viene con su propio conjunto de dificultades.
Exploración de profundidades desconocidas
Como testigo de primera mano, el Dr. Alexandre Boucher, vicepresidente de Seequent Labs y uno de los principales geoestadísticos del mundo, identifica las grandes cantidades y la proliferación desorganizada de datos como uno de los mayores obstáculos para la implementación de la IA en el subsuelo. “Si observamos cualquiera de las historias de éxito de la IA (Chat GPT o Microsoft Copilot), vemos que estas soluciones tienen la capacidad de estructurar y luego entrenar grandes modelos de aprendizaje automático de lenguaje utilizando grandes cantidades de datos. Pero en el subsuelo estamos lidiando con incógnitas porque a menudo no tenemos datos o estos no están estructurados. Nos basamos en técnicas como el mapeo y la perforación para encontrarlos. Incluso cuando tenemos datos, a menudo están aislados (en archivos de proyecto o en el disco duro de una persona, en diferentes formatos de archivo y organizados en una amplia gama de estándares de datos diferentes), lo que significa que no se pueden combinar fácilmente”.
Aprendizaje automático en las sombras de la Tierra
El mundo está consumiendo recursos a un ritmo más rápido que nunca, lo que exige a los geocientíficos encontrar nuevas formas de comprender el subsuelo; y hacerlo mejor, de manera más inteligente y con menos impacto. No hay duda de que la IA acelerará el análisis de datos, mejorará los flujos de trabajo y reducirá los errores manuales para los geoprofesionales con los que trabajamos. Liberará a estos equipos que realizan operaciones fundamentales para que se centren en actividades más significativas y logren eficiencia empresarial y mejores resultados.
Hace varios años, identificamos que, para ayudar a nuestros clientes a utilizar la IA de forma eficaz en los procesos y flujos de trabajo, necesitábamos desmantelar las barreras que limitaban la interoperabilidad y liberar los datos. Esto comienza con una plataforma que integra a la perfección datos de cualquier tipo o formato, lo que permite liberar todo el potencial de la IA para aplicaciones subterráneas.
Todo comienza con los datos: nuestro ecosistema centrado en los datos
Por eso estamos construyendo una plataforma de datos unificada y abierta: la plataforma será abierta y nuestros clientes podrán integrar fácilmente soluciones y fuentes de datos, ya sea de Seequent o de cualquier otro proveedor. Está diseñada para cumplir con los rigurosos requisitos de seguridad y privacidad de datos de las organizaciones más grandes del mundo.
”Seequent está invirtiendo en el futuro de nuestro planeta mediante la construcción de esta plataforma única que permitirá a las empresas lograr la comprensión más profunda del subsuelo que jamás se haya visto, al eliminar las barreras para la comprensión. Es el futuro conectado de la tecnología para el subsuelo. Podemos ver cómo esto revolucionará y transformará las industrias, a gran escala, en los próximos años, dice el Dr. Boucher.
Un actor líder en la industria minera, y uno de los clientes de Seequent, ha sido parte del programa de acceso temprano para la nueva plataforma de datos y lo ve como una forma de acelerar sus operaciones y mejorar la eficiencia. Comenta lo siguiente: “Creemos en la visión que tiene Seequent, por eso nos involucramos en el programa de acceso temprano. Si existe la posibilidad de hacer un mejor uso de nuestros datos y ahorrar tiempo en el proceso, eso es algo con lo que todos deberíamos estar de acuerdo”.
Mejora de las capacidades del producto
También se está trabajando para incorporar las capacidades de la IA y el aprendizaje automático (ML) del producto a los flujos de trabajo de nuestros clientes para automatizar las tareas repetitivas y reducir el tiempo dedicado al procesamiento manual, al tiempo que se acelera el análisis. Esto permitirá a los geoprofesionales encargarse del trabajo de mayor valor y mejorar los resultados del proyecto.
Las técnicas de ML utilizan la IA para permitir que una computadora se entrene y funcione sin instrucciones explícitas. El ML tiene un gran potencial para acelerar las tareas de geociencias, por ejemplo, la interpretación prolongada de grandes cantidades de datos de campo.
Una imagen de alta resolución de muestras de testigos de perforación del subsuelo en Imago de Seequent. La nueva capacidad de aprendizaje automático está acelerando el proceso de registro de datos de imágenes de testigos de perforación..
AutoCrop de Imago (una nueva e ingeniosa herramienta de nuestra solución de procesamiento de imágenes Imago), utiliza la tecnología de aprendizaje automático para recortar y linealizar automáticamente imágenes de muestras de materiales del subsuelo, llamados testigos de perforación. Estas muestras de testigos de perforación del terreno son esenciales para determinar la ubicación de los depósitos minerales de las minas nuevas y existentes. A medida que estas muestras se degradan con el tiempo, es vital capturar información cuando se realizan nuevas perforaciones. Imago se desarrolló para agilizar la laboriosa tarea de registro de testigos de perforación, que, según un cliente satisfecho de AutoCrop, ha pasado de ser de horas a minutos.
Estamos mejorando aún más esta eficiencia con nuevas funciones de registro asistido por aprendizaje automático y también estamos ejecutando programas de acceso temprano sobre técnicas de ciencia de datos de vanguardia y la detección de tendencias geológicas, integrando capacidades de IA y ML en toda nuestra cartera de productos.
Innovación orientada al cliente
No se trata solo de lo que estamos haciendo. Nuestro recorrido está impulsado por la creatividad con la que nuestros clientes utilizan nuestro software. El equipo de geociencias de la empresa australiana de minería y exploración IGO está construyendo una plataforma de realidad virtual para encontrar objetivos de exploración utilizando la solución de modelado en 3D de Seequent, Leapfrog Geo.