Especialistas de la Universidad de Innopolis crearon un sistema que analiza muestras rocosas de perforación, acelerando la creación de modelos geológicos en la minería y la construcción.
El desarrollo tecnológico enfocado en la minería ha registrado un avance científico de gran impacto. En este sentido, investigadores de la Universidad de Innopolis, en Rusia, diseñaron una herramienta sustentada en inteligencia artificial (IA). Este mecanismo optimiza el estudio de muestras de perforación y acelera las labores de prospección geológica en los yacimientos, según reportó la plataforma comunicacional TVBrics.
Modelado geológico automatizado y redes neuronales
El novedoso algoritmo incrementa notablemente la exactitud de los diagnósticos y agiliza la elaboración de mapas geológicos virtuales sobre depósitos minerales. Asimismo, el sistema informático detecta de forma autónoma fracturas, fallas estructurales, vetas y brechas en los registros visuales recolectados durante los sondeos profundos del terreno.
El director del área de Tecnologías de Inteligencia Artificial de la institución, Arseni Pinigin, señaló que los fragmentos de piedra extraídos constituyen el recurso informativo más valioso sobre la corteza terrestre. De esta manera, los expertos estructuraron un protocolo informático de procesamiento visual que trabaja mediante dos fases de redes neuronales:
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Fase inicial: Un modelo con arquitectura de tipo transformer examina los contenedores con las muestras métricas. El software organiza las secciones y las asocia con su respectivo nivel de profundidad.
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Fase secundaria: El sistema ejecuta una segmentación detallada de cada bloque de piedra utilizando algoritmos entrenados con un extenso inventario fotográfico especializado.
Aplicaciones industriales y proyecciones de software
Por otro lado, los ingenieros revelaron que el programa coincide con el criterio de un especialista humano en el 70% de las evaluaciones. Por esta razón, el equipo prevé perfeccionar los rangos de efectividad en las próximas etapas de actualización.
Finalmente, los programadores anticipan que este avance tecnológico será de gran utilidad en la exploración de recursos minerales sólidos. En consecuencia, el sector de la construcción también se beneficiará de la herramienta al requerir diagnósticos inmediatos sobre las condiciones del suelo.
