Machine learning para explorar minerales críticos
Machine learning para explorar minerales críticos (1) III Machine learning para explorar minerales críticos En línea con la necesidad de acelerar la obtención de minerales críticos, esenciales para la transición energética, energética, se ha hecho indispensable contar con estrategias que reduzcan los costos de la fase exploratoria de potenciales yacimientos.
La startup estadounidense TerraSpace desarrolló desarrolló una innovadora tecnología basada en inteligencia artificial, análisis de datos y aprendizaje automático (machine (machine Iearning), con la que esperan revolucionar la minería minería tanto de esos como de otros recursos. Su meta es acelerar la obtención de la mayor cantidad de conocimiento sobre la composición (y, por ende, el potenciaD de un yacimiento, sin tener que esperar el resultado de pruebas de laboratorio. Para ello, usan en el sitio de exploración los mismos sensores que utilizan los laboratorios, y analizan los resultados con inteligencia artificial. Los modelos automáticos desarrollados por la startup que ya presentó avances en el Parlamento de Estados Unidos permiten acelerar el proceso de análisis in situ, generando resultados más rápidos y precisos.
Esperan poder aplicar los modelos a proyectos de exploración exploración en ambientes extremos, como el fondo marino. _ Para mayor rapidez en el análisis, la compañía lleva a terreno los sensores que se usan en laboratorios. -I ni o a. 11u).