IA analiza testigos de sondaje en minutos con Seequent Imago

El cuello de botella que nadie quería nombrar en exploración

Una caja de testigos de sondaje contiene información crítica. A veces, también contiene semanas de trabajo pendiente. Por cada metro perforado, alguien tiene que fotografiar, registrar, interpretar y documentar. Y cuando los programas de perforación se intensifican, esa deuda de análisis se acumula hasta convertirse en el principal limitante del avance geológico. Seequent acaba de lanzar una herramienta diseñada específicamente para atacar ese problema.

Imago ahora lee lo que el geólogo ve: estructura, textura y litología en minutos

Seequent, la empresa de software subsuperficial de Bentley Systems, incorporó una capacidad de análisis de imágenes con inteligencia artificial directamente dentro de su solución en la nube Imago. La nueva función, llamada Imago image analysis, permite a los geólogos procesar imágenes de testigos de sondaje en minutos, un proceso que históricamente tomaba días o semanas de revisión manual.

El flujo es directo: las imágenes de los testigos, ya almacenadas en Imago, son procesadas por los modelos de IA que extraen información geológica estructurada, identificando características visuales como litología, alteraciones, fracturas y texturas mineralógicas. El resultado no es una simple descripción automática, sino conocimiento geológico utilizable que alimenta los flujos de trabajo de interpretación del equipo.

Lo que hace relevante este lanzamiento no es solo la velocidad, sino la integración. Al estar construido dentro de Imago y no como una herramienta externa que requiere exportar e importar datos, el análisis queda vinculado directamente a la base de datos de imágenes existente de cada proyecto. Eso elimina uno de los problemas crónicos del procesamiento con IA en exploración: los datos que se analizan en un sistema y los que vive el equipo geológico en otro.

La escala del problema que esta herramienta intenta resolver

Los programas de perforación modernos generan volúmenes de imágenes que superan con holgura la capacidad de revisión manual de los equipos geológicos. Una campaña activa de exploración puede producir cientos de metros de testigos por día, lo que implica miles de fotografías que deben ser interpretadas con precisión antes de tomar decisiones sobre el siguiente paso del programa, ya sea continuar perforando, cambiar de objetivo o avanzar hacia la estimación de recursos.

Cuando la interpretación tarda semanas, el equipo toma decisiones con información desactualizada. Eso tiene consecuencias prácticas: programas de perforación menos eficientes, costos más altos y, en algunos casos, la pérdida de oportunidades de reconocer anomalías geológicas relevantes a tiempo.

En proyectos de exploración en etapa temprana, donde los presupuestos son ajustados y cada metro perforado debe justificarse, comprimir el ciclo de interpretación tiene un valor directo sobre la eficiencia del capital. Esta es una realidad que aplica tanto a juniors explorando en los Andes como a majors gestionando múltiples proyectos simultáneos en distintas jurisdicciones.

Cuándo la IA suma y cuándo sigue dependiendo del geólogo

El lanzamiento de Seequent no propone reemplazar al geólogo de campo. La interpretación geológica en contextos complejos, donde la variabilidad lateral es alta o donde las alteraciones hidrotermales compiten visualmente, sigue requiriendo criterio experto. Lo que hace la herramienta es eliminar el trabajo mecánico de primer nivel: clasificar, etiquetar y estructurar información visual a partir de grandes volúmenes de imágenes.

Eso libera al geólogo para concentrarse en la interpretación de orden superior: correlaciones entre sondajes, modelos estructurales, decisiones sobre continuidad de mineralización. En la práctica, significa que un equipo de tres geólogos puede gestionar el volumen de imágenes que antes requería cinco o seis personas, o que el mismo equipo puede avanzar más rápido en el mismo programa sin sacrificar calidad de datos.

La integración en la nube también tiene implicancias logísticas concretas para proyectos remotos. En campañas donde el acceso físico al sitio es limitado y la conectividad es intermitente, poder procesar y revisar imágenes de forma centralizada desde cualquier ubicación reduce la dependencia de tener a todos los especialistas en terreno de forma simultánea.

En exploración minera en América Latina, donde muchos proyectos operan en zonas de altura o con infraestructura limitada, esa capacidad de trabajo remoto no es un beneficio secundario. Es, en muchos casos, el factor que define si un proyecto puede avanzar a ritmo competitivo o no.

La línea del fondo: Si un equipo geológico puede comprimir de semanas a minutos el análisis de imágenes de testigos, el costo por metro de información geológica útil cae de manera significativa. Para proyectos de exploración en etapa temprana con presupuestos acotados, eso no es solo eficiencia operativa: es la diferencia entre avanzar al siguiente hito o quedarse esperando que el equipo alcance a interpretar lo que la perforadora ya encontró.