Es incuestionable que los minerales son esenciales para la fabricación de muchos artículos que se compran o se usan de manera cotidiana: desde teléfonos inteligentes hasta latas de bebidas, pero también para las carreteras, los medios de transporte y los hogares. En la actualidad, los métodos tradicionales de extracción de minerales están siendo impactados por la tecnología disruptiva.
El análisis de Big Data es una herramienta invaluable para muchas compañías de finanzas, logística y tecnología que aprovechan el poder del “nuevo petróleo”. Incluso la construcción está ahora encontrando una manera de alimentar sus resultados finales a partir del análisis de Big Data. Podemos definir el análisis de Big data como el acto de descifrar los datos para predecir y pronosticar nuevos comportamientos y tendencias.
Ahora, los científicos están utilizando Big Data para predecir la ubicación de nuevos minerales o descubrir elementos desconocidos y, al hacerlo, están remodelando todo el panorama minero.
Big Data en la práctica
Junto con un equipo de científicos, la Dra. Shaunna Morrison de la Institución Carnegie para la Ciencia en Washington D.C. está trabajando con el Servicio Geológico de los Estados Unidos para descubrir nuevos yacimientos minerales.
Usando análisis de redes de Big Data están evaluando qué minerales ya existen y haciendo predicciones para descubrir cuáles otros podrían estar presentes, y su trabajo ha demostrado ser muy exitoso: hace apenas unas semanas encontraron un nuevo tipo de cobalto.
Organizaciones grandes tales como Amazon y Netflix utilizan Big Data en los estudios de mercadeo para predecir los hábitos de los consumidores y ahora las compañias mineras tambien lo estan haciendo. La Dra. Morrison afirma que “Observar los perfiles de gasto de los consumidores es similar a la observación de los patrones de formación de los minerales”. Ella agrega: “Estas prácticas se están implementando de forma generalizada en las grandes empresas porque aportan estadísticas importantes.”
Una investigación innovadora, publicada en la revista estadounidense American Mineralogist, presenta la primera aplicación a la mineralogía de la teoría de redes, que es más conocida por su uso en el análisis de la propagación de enfermedades, redes terroristas o medios sociales, por mencionar algunos ejemplos.
Muchos creen que los resultados podrían establecer las bases para revelar la diversidad mineral, evolución y distribución alrededor del mundo. La Dra. Morrison dice: “La búsqueda de nuevos yacimientos minerales es incesante, pero hasta hace poco el descubrimiento de minerales era más una cuestión de suerte que de predicción científica.” Ella piensa que: “Esta situación puede cambiar con el Big Data.”
Para aprovechar las ventajas del Big Data las organizaciones mineras deben ser conscientes de la geología económica. La Dra. Morrison explica:
“Si no toman en cuenta las estadísticas, las organizaciones solo están confiando en su propio conocimiento y experiencia. Están muy familiarizadas con la manera en que se forman los yacimientos y las condiciones específicas en los que se forman. Tienen que estar atentos a identificar dónde se encuentran estos entornos específicos en cualquier parte del planeta. A veces eso no es obvio si el mapeo geológico no se ha realizado. Si no se ha encontrado un enorme yacimiento de cobre, es muy probable que sea porque no ha sido mapeado”.
El reto del Big Data
De acuerdo con la Dra. Morrison esta herramienta genera una enorme cantidad de datos, pero crea un problema en términos del acceso a información de calidad. Ella afirma:
“Hay toneladas de información, pero ¿cómo accedes a ella? ¿Y cómo se consigue eso en una forma que sea legible para una computadora? Es una tarea enorme. La base de datos de la evolución de los minerales, que es lo que nosotros en la Universidad de Arizona utilizamos para la mayoría de nuestros estudios, ha sido recopilada durante un período de ocho años por un grupo de estudiantes universitarios en la Universidad. Por lo tanto, uno de los mayores desafíos es, sin duda, la adquisición de esos datos”.
La técnica de análisis de redes permite a los científicos representar datos de múltiples variables sobre miles de minerales, tomando muestras de una multitud de ubicaciones dentro de un solo gráfico. Estas visualizaciones pueden revelar nuevos y únicos patrones de ocurrencia y distribución y patrones de coexistencia de minerales. Los científicos pueden entonces ver qué características geológicas, físicas, químicas y biológicas son necesarias para la presencia mineral. Es allí donde es posible predecir qué minerales podrían faltar, así como dónde ir para encontrar nuevas fuentes.
El análisis Big Data también está ayudando en los procesos físicos de la minería. Jason Knuth, gerente de productos de la empresa Analytics & JoySmart Solutions del grupo de proyecto de construcción y minería de la corporación japonesa Komatsu, explica: “Cada máquina es única en términos de los desafíos que enfrenta. Esto incluye las duras condiciones de funcionamiento y la variedad de materiales. Es por eso que recogemos tantos datos de nuestras máquinas.”
El gerente agrega: “Para poder predecir con precisión el comportamiento de la máquina, hay que entender cómo es en condiciones de normalidad. Se tienen que construir modelos personalizados que sean únicos para cada máquina y las condiciones en las que se encuentran. Luego, a medida que las condiciones cambian, también lo hacen los modelos y las predicciones.”
Jason Knuth dice: “Nos enfocamos en la observación de anormalidades en los datos de las operaciones típicas y resaltamos esos comportamientos anormales. No puedes prevenir lo que no puedes ver pero mientras más datos tenemos y procesamos, más entendemos y podemos ayudar a los clientes tomando las previsiones necesarias para evitar problemas.”
Para Komatsu contar con esta gran cantidad de datos es muy bueno. Knuth afirma: “Para nuestros ingenieros y científicos nunca es suficiente información. Más datos significan mayor visibilidad y claridad, modelos y conocimientos incrementales. Todo esto conduce a mejores tiempos de respuesta para nuestros clientes y a una mejor comprensión de las necesidades de los equipos para el desarrollo futuro.”
Él agrega: “El almacenamiento de datos es costoso y esto es una preocupación pero Komatsu tiene una estrategia de gestión de datos que nos permite guardarlos a un menor costo, dando prioridad a la información más relevante y reciente, aunque se conserva el acceso a los datos archivados.”
Jason Knuth señala: “Como somos los fabricantes del equipo original podemos hacer cada vez más cálculos y análisis en nuestros equipos y menos en la nube. Conseguir que los cálculos sean más próximos a las máquinas ayuda a almacenarlos y acelera el flujo de información y procesamiento. En última instancia, ese es nuestro objetivo, convertir los datos brutos en información útil y elementos procesables, ponerlos en manos de la persona adecuada a tiempo para mejorar los procesos y prevenir problemas.”
Big Data en el futuro
La proyección de Jason Knuth para las próximas décadas es que las máquinas se volverán más inteligentes, lo que se vincula con el crecimiento de Komatsu. El cree que: “Las máquinas se volverán más inteligentes con las tecnologías informáticas incorporadas. Al mismo tiempo la automatización continuará avanzando, permitiendo e incrementado la puesta en marcha de operaciones remotas.”
Knuth agrega: “Mientras continuamos creciendo y mejoramos la habilidad de convertir los “datos crudos” en información y resultados, esto hará posible unir varios proyectos autónomos y funciones en la mina, se facilita la coordinación y monitoreo de las operaciones remotas. De esta manera, se ayudará a evitar que las personas sufran accidentes mientras se optimiza el rendimiento de la máquina y la coordinación de la mina, para mejorar la seguridad y las capacidades de producción.”
La Dra. Morrison cree que el avance del análisis Big Data permitirá que las organizaciones mineras consigan buenos proyectos mineros, sean más conscientes de dónde están los recursos en la tierra, y establezcan diferencias entre los minerales que necesitan ser examinados y los minerales sin valor. Ella agrega: “Las organizaciones mineras ahorrarán tiempo y dinero en la búsqueda de minerales. Además, si son más capaces de categorizar los minerales, se incrementa significativamente el valor económico y la viabilidad de sacarlos de la tierra.”
Finalmente, la Dra. Morrison concluye: “Estamos en la cúspide de un cambio importante para la mineralogía, los recursos minerales y la comprensión de la composición mineralógica de nuestro planeta. En los próximos 10 años veremos una explosión de este tipo de trabajos.”
Texto traducido y adaptado de: miningglobal.com
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