Capacidades digitales necesarias en las carreras universitarias de ciencias de la tierra

Estudiante: Pablo Francisco Pérez Pérez

Resumen

Este texto detalla las capacidades digitales que serán necesarias en las carreras de Ciencias de la Tierra: Geología, Ingeniería en Minas, Topografía o Geomática, por decir algunas.  Según Matt Siegelman, gran parte de las capacidades tradicionales en la Industria Extractiva serán obsoletas en el corto plazo, por lo que propone diez capacidades y habilidades que serán necesarias en el dicho sector; estas capacidades son descritas para poder entender en qué consisten y cómo se aplican en la Industria Minera, dividiéndolas en cinco rubros: software, hardware, datos, procedimientos y aspectos económicos; a estos ámbitos se agregan las nuevas competencias digitales. 

Finalmente, se indican varios de los ejemplos representativos de participación y colaboración digital y se detalla uno de esos ejemplos de cooperación digital, de los más representativos en la historia de la Ingeniería: el SETI.

Desarrollo

Perspectivas y necesidades de alfabetización digital en las Ciencias de la Tierra

Este documento se basa en mi experiencia durante la enseñanza para la Industria Minera o Extractiva, y que en términos genéricos también se conocen como Ciencias de la Tierra, dentro de la argumentación trataré dos perspectivas: como docente y consultor. Para tener una definición concreta de las carreras universitarias que están englobadas en esta definición, podemos recurrir a lo que señala el Instructivo por el que se determinan los Requisitos para obtener el Registro de Perito Minero, publicado en el Diario Oficial de la Federación del 7 de Diciembre de 1990, y que sigue válido al día de hoy, “para el caso de personas físicas quienes acrediten haber obtenido título profesional o grado académico equivalente, legalmente registrado, de ingeniero topógrafo, geomático, geodesta, de minas o geólogo, o exhibir carta de pasante de alguna de las carreras mencionadas expedida por institución con reconocimiento de validez oficial de estudios”. De este modo,  los apuntes en este documento están dirigidos a los estudiantes de dichas profesiones.

Los fondos Next Generation de la Unión Europea son un buen reflejo de esto, abren una oportunidad que hay que gestionar con diligencia, dada su temporalidad y fecha de caducidad. A su vez, este tipo de proyectos deberían apoyarse en todo el mundo, pues introduciría a su agenda las amenazas y las oportunidades que orientan la actuación de las empresas y administraciones públicas, generando un gobierno proactivo y anticipatorio a los cambios que se producen y que se ordena antes de que lo ordenen. (Bañón y Carrillo, 1995). 

Figura 1. Mina Peñasquito en Zacatecas, una de las más grandes y productivas en América (Google Earth, 2022).

Figura 2. Modelo Digital de la Mina Peñasquito. Elaboración propia a partir del Reporte NI 43101, 2015)

De acuerdo con Matt Sigelman en su conferencia Preparing for the Future of Mining: How Skill Change Drives the Future of Work,  se calcula que el 60 % de las capacidades tradicionales requeridas en la industria extractiva quedarán rebasadas por la necesidad de adquirir nuevas habilidades y aptitudes digitales (2021, p. 5). 

El detalle de las capacidades digitales que de acuerdo con Sigelman serán necesarias en las Ciencias de la Tierra, así como el porcentaje que deberán crecer para cumplir expectativas son las siguientes:

Con esta serie de habilidades será posible prepararnos para proyectos de mayor alcance, como la minería espacial. A continuación dichas habilidades digitales, ahondaremos en cada una de ellas:

I. Metodologías de desarrollo de software 

Son los procedimientos y capacidades que se integran para diseñar software, en la que grupos de trabajo de manera cooperativa y ordenada, optimizan recursos y tiempos para un diseño final del paquete informático. Anteriormente se organizaban grupos de trabajo de manera tradicional, con horarios definidos y en un mismo espacio físico, sin embargo al día de hoy, según el Project Manager Institute (2017, p.36 ), el 71 % de compañías de desarrollo de software trabajan con las metodologías ágiles de desarrollo de software. 

La principal desventaja de los métodos tradicionales de desarrollo de software respecto a las metodologías ágiles modernas, es la forma arbitraria y poco flexible en que se definen los alcances de cada propuesta de software, pues no se tiende a modificar ningún aspecto en las etapas de desarrollo. 

Las metodologías de desarrollo ágil (Maida, 2015, p. 19) tienen 4 características principales: 

• Son incrementales: Se hacen frecuentes entregas para demostrar el progreso del desarrollo, en períodos de tiempo cortos 
• Son cooperativas: los contratantes y desarrolladores se comunican y evalúan constantemente para checar cambios, avances y dudas en el desarrollo del software. 
• Son sencillas: Bajo el concepto de la Navaja de Ockham “En igualdad de condiciones, la explicación más sencilla suele ser la más probable”, el método de desarrollo mejor es más sencillo de aprender y en su caso de hacer cambios. 
• Son adaptativas: Permiten que el desarrollo sufra modificaciones de último minuto.

II. Tecnologías en la nube

En esta tecnología, los estudiantes ingresan a un procesador o almacén de información, que no se localiza físicamente en su casa, trabajo o universidad, sino que se ubica en cualquier país del planeta y de manera pública y voluntaria hace del conocimiento del grupo un vínculo a dicha red o procesador, para que pueda utilizarse desde cualquier computadora, teléfono o cualquier otro dispositivo. 

Con las tecnologías en la nube, cada día más servicios, software e infraestructura administrativa se albergan en repositorios privados o públicos. 

III. Seguridad proactiva

Como en otros aspectos digitales, existen 2 planteamientos del enfoque en seguridad ante ataques como virus y malware: reactivo y proactivo. En el modo reactivo de seguridad, la actividad se enfoca corregir fallas, disminuir los riesgos o vulnerabilidades; por otro lado, en el enfoque proactivo, se genera un entorno de crecimiento y evolución previniendo los ataques y fortaleciendo la resiliencia de los sistemas informáticos. 

En lugar de repeler los ciberataques como se hacía hasta ahora, el objetivo de las soluciones más avanzadas es intentar localizar y corregir las vulnerabilidades de una empresa antes de que sean explotadas por los ciberdelincuentes, esto significa que los ataques no se producen porque el sistema de protección prevé, no espera a reaccionar al ataque.

IV. Automatización de las tecnologías de información

El método de automatización de procesos digitales facilita que los usuarios y organizaciones puedan aprovechar la tecnología digital para configurar una secuencia de procesos repetibles y realizar tareas que intervienen en un proceso industrial o de negocios, para ello utiliza de tecnologías de alta gama como inteligencia artificial (AI), aprendizaje automático (ML) y la automatización de procesos robóticos (RPA). 

Con ello se incrementa la cooperación entre grupos de trabajo y se eliminan los problemas de integración de información, además pueden controlarse mejor los procesos al evaluar y quitar repeticiones y redundancias, como la introducción de datos. 

V. Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Según la web Oracle, el aprendizaje automático (ML) se define como un apartado de la Inteligencia Artificial (IA) en el cual se crean sistemas que optimizan el rendimiento del software o de los procedimientos, dependiendo de los datos o información que usan como insumos para después de analizarlos generar resultados. La Inteligencia artificial es una definición que hace referencia a los procesos, software y computadoras que imitan la inteligencia humana. 

Las definiciones de aprendizaje automático y la IA son confundidas en muchas ocasiones, pero no son lo mismo, ya que la Inteligencia Artificial comprende mucho más aspectos que el Aprendizaje Automático. En muchos aspectos digitales que manejamos en la vida diaria se involucra el aprendizaje automático, cuando compramos en Mercado Libre, Amazon o Ebay, nos dan sugerencias de productos relacionados con nuestra búsqueda. Al usar redes sociales nos sugieren personas que potencialmente están cerca de nuestro círculo social, en ellos están involucrados algoritmos de aprendizaje automático.

VI. Tecnologías de conectividad

La tecnología de conectividad es un grupo de tecnologías inteligentes que al integrarse optimizan las capacidades de entornos de trabajo, medios de comunicación o transporte,  entretenimiento y servicios públicos. Se utilizan principalmente la Inteligencia artificial, las redes 5G y la interacción entre dispositivos digitales mediante el IoT (Internet of the Things). (Mobile World Capital, 2021). 

El uso de redes de alta velocidad facilita una carretera digital de información, para que los dispositivos electrónicos se comuniquen entre sí. Esta interacción se irá mejorando progresivamente mediante la IA y el aprendizaje automático, que nos debe proporcionar como usuarios nuevos servicios avanzados.

VII. Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural (NLP: Natural Language Process) usa la inteligencia artificial con el propósito de que las computadoras puedan comunicarse con lenguaje humano, usando tecnologías como lingüística computacional. 

El lenguaje original de una computadora es el sistema binario, que maneja 0 y 1, que resultan en acciones lógicas. La evolución del procesamiento de Lenguaje Natural ha llegado a que actualmente dispositivos como ALEXA o SIRI puedan generar interacción sencilla con la voz del usuario. 

VIII. Tecnología financiera (FinTech) 

Conocida en Inglés como FinTech (financial technology), esta área aprovecha las tecnologías digitales en el manejo de servicios financieros. Ofrece 2 ventajas principales: reduce costos en servicios financieros a gobiernos, industrias y personas que son el sector tradicional de las finanzas. En segundo lugar ofrece servicios financieros a sectores que no se consideran dentro del sector tradicional: plataformas de pagos electrónicos como paypal, mercado libre, etc, préstamos entre personas.

IX. Computación paralela

La computación paralela utiliza 2 o más procesadores simultáneamente para resolver una tarea digital, esto se basa fundamentalmente en que algunos procesos se pueden subdividir en tareas más pequeñas que son desarrolladas al mismo tiempo. 

Este tipo de computación es el marco dominante actual en la manufactura de procesadores como INTEL y AMD por lo que domina la estructura en que trabajan y trabajarán las computadoras.

X. Computación cuántica 

La definición de computación define cómo la mecánica cuántica se usa en el procesamiento de software para hacer cálculos de alta complejidad, que por procesamiento tradicional sería imposible de realizar o se llevaría mucho tiempo. La computación cuántica aprovecha el procesamiento con características únicas de la física cuántica para el procesamiento computacional: entrelazamiento, superposición e interferencia cuántica.

Acceso a datos e información relacionados a las Ciencias de la Tierra

Dentro de los grandes objetivos de la Industria Minera, la búsqueda de nuevos yacimientos es uno de los pilares de dicha industria, estos yacimientos se localizan en zonas y regiones en alguna de las siguientes condiciones: 

1. Qué se busque algún indicio donde nadie haya buscado antes. 
2. Qué se investiguen indicios que anteriormente hayan pasado desapercibidos. 
3. En el caso de zonas mineralizadas conocidas, que se analicen nuevas zonas rodeando a éstas (Herrera Herbert, 2012).

Para ello, la investigación de la información y desarrollo de proyectos mineros a partir de datos es esencial. Los estudiantes de Ciencias de la Tierra en México, debido a su grado de especialización deben saber acceder principalmente a 4 fuentes de información especializada: 

1. Servicio Geológico Mexicano (SGM) 
2. United States Geological Survey (USGS), de Estados Unidos. 
3. Tesis universitarias. 
4. Reportes Técnicos Ni 43 101 y JORC

En las 4 fuentes destacan principalmente el acceso a nuevos procedimientos en la industria minera y mapas  geológicos mineros con nueva información en proyectos de Interés, donde se describan el tipo de roca y los elementos como fallas, vetas y fracturas. 

Figura 3. Caracterización de las rocas y fallas geológicas, del Planeta Marte, realizado con las herramientas de Ciencias de la Tierra de manera remota ( Planetary Sciences, Inc.).

Software. En general cada profesión en la actualidad necesita software especializado para desempeñar su actividad a plenitud. En el caso específico de Ciencias de la Tierra, los estudiantes acceden software de diseño especializado, que se puede catalogar en tres niveles:

• a) Ingenierías en general: Autocad, para el diseño básico necesario en todas las ramas de Ingeniería. 

• b) Ingenierías aplicadas a Ciencias de la Tierra: Sistemas de Información Geográfica (SIGs), principalmente ArcGis y QGIS: permiten hacer análisis avanzado de muchas capas de información simultáneamente y con la gran ventaja de ubicar geográficamente los datos de interés y los resultados, no sólo te indica qué se puede aprovechar del medio natura, te dice dónde. 

• c) Ingeniería Extractiva: Software como Minesight, Datamine, Geovia que permiten introducir datos altamente especializados, como barrenación a diamante, estudios geofísicos, para calcular el valor económico de un yacimiento mineral, así como las condiciones de seguridad que emplea para garantizar la integridad del recurso humano y material. 

Equipo Tecnológico (Hardware). En este apartado recae todo el equipo tecnológico que es indispensable en esta Industria, desde el equipo de Seguridad como los Autorescatadores hasta el Uso de Sistema de Posicionamiento Global Diferencial, para ubicar con precisión las obras en Mina a Tajo Abierto, equipo de captura de datos como tabletas conectadas a la Red.

Figura 4. Interior del Camión para Mina Caterpillar Cat 789, conectado a GPS para un manejo asistido y monitoreo externo.

En estos apartados en Ciencias de la Tierra, de las habilidades descritas por Siegelman  considero que se deben utilizar las siguientes: 

Metodologías de desarrollo de software | Inteligencia Artificial y aprendizaje automático

Datos. A este respecto, la información y los datos generales son sumamente importantes en la industria extractiva por 2 razones fundamentales: cuesta mucho dinero obtener información de la superficie y del subsuelo de las zonas de interés, ya que habitualmente están muy lejos de las regiones habitadas, entonces hay que mover personal, maquinaria y demás infraestructura. En un sólo proyecto minero que aún no genera ninguna utilidad, los gastos anuales en la búsqueda de mineral rondan al menos un costo de 2 millones de dólares por año. 

Figura 5. Modelo Geológico de la Mina Peñasquito (Ruijter, Ni 43101 , 2016).

En segunda instancia, con los datos de barrenación del subsuelo, se modelan con software especializado la forma, valor económico y condiciones de seguridad del yacimiento de interés, y este modelo es uno de los activos más rentables de cualquier empresa extractiva, por lo que debe mantenerse dentro de altos parámetros de discreción y protección. La habilidad a desarrollar en esta área sería NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural).

Procedimientos. En este apartado, los procedimientos en la industria extractiva podrían ser agrupados en 3 segmentos: 

1. Procedimientos individuales, indicando la forma y actividades que, por contrato sindical, por control de calidad o por protocolo de seguridad están asignados a cada individuo. 
2. Procesos de excavación, manejo de explosivos, mantenimiento de equipo. 
3. Procedimientos para calcular las reservas ó tamaño y valor económico de un yacimiento, que deben documentarse y seguir los protocolos de organismos Internacionales y que se reflejan en normas como la NI 43 101 y JORC. 

Para ser competente en este apartado, se sugiere fortalecer las áreas de Tecnologías en la nube, seguridad proactiva, tecnologías de conectividad  y  tecnología financiera. 

Aspectos económicos. Dado que el producto que se vende en este tipo de industria son metales en su mayoría como oro, plata, plomo y zinc, estos se manejan en mercados internacionales y cotizan en bolsas de valores; asimismo, muchos de los insumos se compran del extranjero, por lo que el alumno de Ciencias de la Tierra debe manejar y conocer las particularidades de los mercados correspondientes. 

De igual forma, a partir de la Ley de Corte (Cut-off) se maneja como el equilibrio entre costos y beneficios, para poder extraer roca con mineral. El estudiante de Ciencias de la Tierra, además de poder calcular, es conveniente que realice análisis de sensibilidad, ya que deben conocerse múltiples factores para dicho cálculo, y cualquier cambio en el precio de alguno de estos factores, cambia el valor de la Ley de corte. Esto requiere contar con habilidades relacionadas con la tecnología financiera y de conectividad.

Comunicación digital, colaboración y participación en proyectos de Ingeniería: Caso SETI

Los esfuerzos colaborativos en Ingeniería no son en absoluto nuevos, como ejemplos tenemos el CERN, el Canal de la Mancha, La Estación Espacial, pero por antigüedad y el uso de distintas capacidades destaca el Proyecto SETI. 

El Proyecto SETI arrancó en la década de 1970 gracias al impulso mediático del gran divulgador científico y astrofísico Carl Sagan y el astrónomo Frank Drake, recién fallecido en el año 2020. En este esfuerzo se involucraron empresas e instituciones como SUN Microsystems, Hewlett Packard, IBM, University of California in Berkeley, The Planetary Society, Fuji, integrando el SETI (Search for Extraterrestrial Intelligence). 

Este Centro de Investigación SETI de Berkeley realiza experimentos en busca de firmas electromagnéticas de civilizaciones extraterrestres inteligentes, estas firmas se buscan por longitudes de onda desde radio hasta la luz visible, usando un software informático instalado por los voluntarios denominado SETI@home. 

Este proyecto permitió la participación de más de 3 millones de computadoras a nivel global siendo sumamente innovador en el uso de los recursos digitales a través de la Red, y que integrando un software en un protector de pantalla, usaba un pequeño porcentaje de la capacidad del procesador de cada PC involucrada, para estudiar los datos que recibía el radiotelescopio de Arecibo, en Puerto Rico, para estudiar señales electromagnéticas procedentes del espacio exterior y poder filtrar una señal inteligente como indicio de la existencia de una civilización diferente a la nuestra.

Figura 6. El Telescopio Arecibo, con un plato de reflexión de 305 metros de diámetro, se empezó a construir en 1960 y en el año 2020 colapsó su estructura.

Recientemente este centro de investigación se involucró en una nueva era de la búsqueda colaborativa de existencia extraterrestre, mediante la nueva iniciativa “Breakthrough Listen” para usar los telescopios Green Bank, Parkes y Automated Planet Finder con el fin de incrementar en gran medida la potencia de la búsqueda de los posibles vecinos cósmicos de nuestro planeta. 

Así pues, es relevante desarrollar las habilidades digitales en concordancia con los contenidos disciplinares, pues solo de esta forma se podrá tener un aprovechamiento al máximo de las mismas.