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La minería de datos en el mundo minero moderno


La minería de datos en el mundo minero moderno

Los minerales son esenciales para la fabricación de muchos artículos que probablemente se compren o utilicen, desde teléfonos inteligentes hasta latas de bebidas, pero también carreteras, modos de transporte y hogares. Sin embargo, los métodos tradicionales de extracción de minerales están siendo superados por la tecnología disruptiva.

El análisis de datos grandes es una herramienta invaluable con muchas empresas de finanzas, logística y tecnología que aprovechan el poder del "nuevo petróleo". Incluso la construcción está encontrando ahora una manera de alimentar su línea de base a partir del análisis de datos grandes - el acto de descifrar los datos para predecir y pronosticar nuevos ítems y tendencias.

Ahora, los científicos están utilizando grandes datos para predecir la ubicación de nuevos minerales desconocidos y al hacerlo, están remodelando todo el paisaje minero.

Grandes datos en la práctica
Junto con un equipo de científicos, la Dra. Shaunna Morrison, de la Carnegie Institution for Science en Washington D. C., está trabajando con el US Geological Survey para descubrir nuevos yacimientos minerales. Usando el análisis de grandes redes de datos, están evaluando lo que los minerales ya existen y haciendo predicciones para descubrir lo que más podría estar ahí fuera, y su trabajo ha probado ser muy exitoso - hace apenas un par de semanas encontraron un nuevo tipo de cobalto.

Grandes organizaciones como Amazon y Netflix aplican grandes datos a su análisis de la cesta de la compra para predecir los hábitos del consumidor y ahora las compañías mineras podrían estar haciendo lo mismo. Mirar los perfiles de gasto de los clientes es muy similar a mirar los patrones formativos de los minerales ", dice Morrison. Estas prácticas están siendo implementadas en todas partes por todas estas grandes empresas. Son estadísticas muy poderosas".

Un artículo pionero publicado en el American Mineralogist reporta la primera aplicación a la mineralogía de la teoría de redes, que es mejor conocida para el análisis por ejemplo, la propagación de enfermedades, redes terroristas o medios sociales.

Muchos creen que los resultados podrían ser pioneros en una forma de revelar la diversidad, evolución y distribución de minerales en todo el mundo. La búsqueda de nuevos yacimientos minerales es incesante, pero hasta hace poco el descubrimiento de minerales ha sido más una cuestión de suerte que la predicción científica ", dice Morrison. "Todo eso puede cambiar gracias a los datos."

Para cosechar los beneficios de los datos, las organizaciones necesitan ser conscientes de la geología económica. Sin hacer estas estadísticas, se basan en su conocimiento y experiencia ", explica Morrison. Están muy familiarizados con la forma en que se forman los depósitos de cobre y los ambientes específicos en que se forman. Tienen que ser conscientes de dónde está ese medio ambiente, en cualquier parte del planeta. A veces eso no es obvio si no se ha cartografiado geológicamente en alguna parte. Si no se ha encontrado un gran yacimiento de cobre, es muy probable que sea porque no ha sido cartografiado".

Desafío de datos

Esta herramienta genera una tremenda cantidad de datos y crea un problema en cuanto al acceso a información de calidad, según Morrison. "Hay toneladas de información ahí fuera, pero ¿cómo la sacas? ¿Y cómo se obtiene eso en una forma legible por máquina? Es una empresa enorme. La base de datos de la evolución mineral, que es lo que utilizamos para la mayoría de nuestros estudios, ha sido reunida durante un período de ocho años por un ejército de estudiantes universitarios reunidos en la Universidad de Arizona. Por lo tanto, uno de los mayores desafíos es sin duda adquirir esos datos".

La técnica de análisis de red permite a los científicos representar datos de múltiples variables en miles de minerales, muestreados desde una multitud de ubicaciones dentro de un solo gráfico. Estas visualizaciones pueden revelar patrones nuevos y únicos de ocurrencia, distribución y patrones de coexistencia mineral. Los científicos pueden entonces ver qué características geológicas, físicas, químicas y biológicas son necesarias para la apariencia mineral. Es entonces posible predecir qué minerales podrían faltar, así como dónde ir para encontrar nuevas fuentes.

Los grandes datos también están ayudando a los procesos físicos de la minería. Jason Knuth, Director de Producto de Analytics & JoySmart Solutions en el grupo de construcción y minería Komatsu, explica: "Cada máquina es única en términos de los desafíos que enfrentan. Esto incluye condiciones de funcionamiento duras y variedad de materiales. Es por eso que recogemos tanta información de nuestras máquinas.

"Para poder predecir con precisión el comportamiento de la máquina, hay que entender cómo funciona en diferentes condiciones. Hay que construir modelos personalizados que sean únicos para cada máquina y las condiciones en las que se encuentran. Entonces, a medida que las condiciones cambian, también lo hacen los modelos y las predicciones ", dice.

"Nos centramos en observar las anomalías en los datos de las operaciones típicas y destacar los comportamientos anormales. No puedes evitar lo que no has visto. Pero mientras más datos tengamos y procesemos más datos, más entendemos y más podemos ayudar a prevenir problemas para nuestros clientes ".

Para Komatsu, esta gran cantidad de datos es algo bueno. Para nuestros ingenieros y científicos de datos, nunca hay suficiente información", dice Knuth. Más datos significa más visibilidad, más claridad, mayor modelización e información. Todo ello nos permite obtener mejores tiempos de respuesta para nuestros clientes y una mejor comprensión de las necesidades de equipamiento para el desarrollo futuro.

El almacenamiento de datos es caro y eso puede ser una preocupación, por supuesto añade, pero Komatsu tiene una estrategia de gestión de datos que nos permite archivar la información a un costo más bajo, dando prioridad a la información más relevante y reciente y permitiendo el acceso a los datos archivados.

"Debido a que somos el fabricante del equipo original, podemos hacer cada vez más computación y análisis en nuestro propio equipo, y subirlo en la nube. Acercar la potencia de computación a las máquinas ayuda a almacenar los datos y acelera el flujo de información y procesamiento. En última instancia, ese es nuestro enfoque, convirtiendo los datos brutos en información útil y elementos procesables, y poniéndolos en manos de la persona adecuada a tiempo para mejorar los procesos y prevenir problemas ".

Fuente: TM