Estudiantes de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la UES desarrollaron un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar minerales automáticamente a partir de láminas de roca, optimizando los estudios del subsuelo y reduciendo errores en el análisis geológico.
El innovador proyecto representa un avance significativo en los estudios del subsuelo, al reducir el margen de error humano y aumentar la eficiencia en los procesos de análisis geológico.
El sistema es capaz de reconocer minerales en cuestión de segundos, brindando resultados con alta precisión. Sofía Martínez, estudiante de Ingeniería de Sistemas Informáticos, explicó que el modelo utiliza IA para clasificar minerales mediante imágenes microscópicas de cortes de roca.
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“El sistema identifica el tipo de mineral presente en una porción específica de la roca”, detalló Martínez.
Por su parte, Balmore Quintanilla, también estudiante de la UES, señaló que:
Uno de los principales retos fue el entrenamiento del modelo de inteligencia artificial, un proceso que podía tardar hasta 48 horas o reiniciarse por fallas eléctricas.
“Lo más complicado fue encontrar la estructura adecuada y realizar los ajustes necesarios durante el entrenamiento. La calidad de las imágenes influye directamente en los resultados”, añadió Quintanilla.
¿Qué estudios que se podrán ejecutar con el sistema de Inteligencia Artificial?
El sistema está diseñado para proyectos de exploración geotérmica, permitiendo identificar minerales clave que ayudan a localizar zonas con potencial para yacimientos de calor, contribuyendo así al desarrollo de energías limpias y sostenibles en el país.
Vladimir Díaz ingeniero en Sistemas agrega que este se puede adaptar para encontrar zonas donde haya ciertos minerales que permitan su extracción.
Video/TCS.
La inteligencia artificial puede extenderse a estudios ambientales, recursos hídricos y energía, abriendo nuevas posibilidades para la investigación en El Salvador.
