Investigadores de la Universidad Innopolis, en Rusia, desarrollaron una innovadora solución basada en inteligencia artificial capaz de transformar el análisis geomecánico en la industria minera. La tecnología permite identificar automáticamente fracturas, vetas, fallas y otras estructuras geológicas presentes en núcleos de roca obtenidos durante perforaciones, optimizando así los procesos de exploración y evaluación de yacimientos.

El sistema utiliza redes neuronales avanzadas y modelos tipo transformer para procesar imágenes de muestras geológicas. Primero, la IA organiza y clasifica automáticamente las secciones del núcleo según la profundidad de extracción. Posteriormente, realiza una segmentación detallada de cada imagen para detectar anomalías estructurales relevantes para la estabilidad de minas y pozos.

Uno de los aspectos más destacados del desarrollo es la creación de una “huella digital geológica” para cada muestra analizada. La plataforma puede generar miles de datos numéricos relacionados con textura, color, contraste y presencia de fracturas, permitiendo detectar zonas de riesgo geomecánico con una precisión cada vez mayor. Según los desarrolladores, el sistema ya coincide con la evaluación de especialistas humanos en aproximadamente siete de cada diez casos.

La incorporación de inteligencia artificial en minería se consolida como una tendencia global orientada a mejorar la seguridad operacional, reducir tiempos de análisis y aumentar la eficiencia en la toma de decisiones. En Rusia, incluso se están implementando modelos predictivos capaces de anticipar eventos geomecánicos peligrosos en minas profundas mediante el análisis de señales sísmicas y acústicas subterráneas.

El avance ruso se suma a una creciente ola de digitalización minera a nivel internacional, donde tecnologías como IA, automatización, análisis de datos y monitoreo inteligente buscan convertir a la minería moderna en una actividad más segura, precisa y sostenible.

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