Jef Caers, de Stanford: IA en exploración minera podría reducir hasta en cinco veces requerimientos de la perforación

“Un agente inteligente planificará la perforación para refutar hipótesis generadas por humanos y luego perforará únicamente para definir leyes y toneladas”, advirtió.

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La inteligencia artificial (IA) aplicada a la exploración minera podría reducir hasta en cinco veces la perforación, generando ahorros sustanciales en tiempo y capital, y permitiendo decisiones más informadas de continuar o descartar proyectos, dijo Jef Caers, profesor de Ciencias de la Tierra y Planetarias de Stanford University y uno de los principales referentes mundiales en geociencias aplicadas y toma de decisiones bajo incertidumbre, durante un webinar realizado como parte de la serie del World Mining Congress 2026.

Según Caers, este enfoque basado en IA puede disminuir significativamente los requerimientos de perforación al cambiar la lógica tradicional de la exploración. En lugar de perforar siguiendo una malla fija para estimar leyes, el sistema planifica campañas de perforación orientadas a refutar hipótesis geológicas generadas por humanos y reducir estratégicamente la incertidumbre hasta que la empresa pueda tomar una decisión informada de “continuar o abandonar”.

Para explicar el concepto, Caers hizo referencia a los vehículos autónomos que actualmente operan en San Francisco: “Estos sistemas funcionan extremadamente bien. Son muy sofisticados. A este tipo de IA lo llamamos un agente inteligente”.

Este “agente inteligente” no es simplemente una herramienta predictiva. “Un agente inteligente es una IA para la planificación secuencial bajo incertidumbre. No es solo una herramienta; es una IA que toma decisiones mientras adquiere datos”.

Caers aplicó este marco directamente a la exploración minera, señalando que “todos los desafíos críticos de la cadena de suministro de minerales pueden entenderse como problemas de planificación secuencial bajo incertidumbre, comenzando por la exploración”.

En la práctica convencional, las compañías suelen construir un único modelo determinístico del subsuelo y perforar de manera sistemática. “Un agente inteligente planificará la perforación para refutar hipótesis generadas por humanos y luego perforará únicamente para definir leyes y toneladas”, advirtió.

“Si su hipótesis sobre el subsuelo es completamente incorrecta, la perforación será extremadamente ineficiente”, explicó Caers.

En lugar de completar una malla independientemente de la información emergente, el sistema ajusta dinámicamente las ubicaciones de perforación para reducir la incertidumbre geológica de la manera más eficiente posible.

La transformación tecnológica en la toma de decisiones bajo incertidumbre será uno de los ejes centrales del próximo World Mining Congress 2026. Jef Caers integra el Comité de Programa del WMC 2026, que se realizará del 24 al 26 de junio en el Centro de Convenciones de Lima, Perú.

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