Datarock (Australia) aprovecha la IA para extraer información geológica de las imágenes de núcleos
Resumido de diversas fuentes y de UPlink W.E.F del 24 de abril
Datarock https://www.mining-technology.com/contractors/ps-ai/datarock/ utiliza algoritmos de aprendizaje automático, especialmente modelos de visión por computadora entrenados con redes neuronales convolucionales (CNN), para interpretar imágenes RGB de testigos de perforación. Estos modelos aprenden a reconocer patrones geológicos y geotécnicos a partir de grandes volúmenes de datos etiquetados, lo que permite automatizar la clasificación de litologías, la identificación de estructuras (como vetillas, fallas o foliaciones), la estimación de alteraciones y la detección de fracturas.
A través de un enfoque supervisado, el sistema mejora su precisión a medida que incorpora nuevas muestras validadas por expertos.
Esta metodología no solo reduce el sesgo humano inherente al registro manual, sino que también garantiza consistencia espacial y temporal en la captura de datos.
Además del procesamiento de imágenes, Datarock aplica técnicas de machine learning para construir modelos predictivos que integran variables estructurales, mineralógicas y geomecánicas, optimizando así la caracterización de yacimientos.
Su equipo de Ciencia Aplicada ajusta estos modelos según los contextos geológicos específicos de cada proyecto, empleando procesos iterativos de validación cruzada, ajuste de hiperparámetros y mejora continua de datasets.
Estos desarrollos permiten a las empresas mineras implementar flujos de trabajo más eficientes y reproducibles, facilitar auditorías técnicas, y alimentar modelos geometalúrgicos o de planificación minera con datos confiables y procesados a gran escala.
