Resultados del Proyecto GEMA – Generación de Mapas de alta resolución e Interpretación Avanzada de datos geológicos mediante Inteligencia Artificial

• A lo largo de sus 18 meses de ejecución (agosto 2023 – febrero 2025), el proyecto GEMA ha logrado avances significativos en la integración de inteligencia artificial aplicada a la geofísica, alcanzando hitos técnicos que aportan valor tanto a la investigación como a la exploración aplicada.

• Desarrollo de una base de datos internacional

Como punto de partida, se construyó una base de datos geofísica de alcance internacional, que integra información radiométrica, magnética, hiperespectral, imágenes satelitales y modelos digitales del terreno. Esta recopilación de datos, obtenida en distintas geografías y bajo diversas condiciones operativas, ha permitido disponer de un repositorio robusto para entrenamiento y validación de modelos de inteligencia artificial, asegurando la capacidad de generalización de las soluciones desarrolladas.

• Metodologías avanzadas de procesamiento

El proyecto ha establecido un pipeline reproducible de procesamiento y normalización de datos, incluyendo la homogeneización de sistemas de referencia espacial (CRS) y la corrección de artefactos comunes en datos magnéticos. Estas metodologías han reducido de manera sustancial los tiempos de preparación de datos, mejorando la calidad y trazabilidad de la información usada en la modelización.

• Modelos de inteligencia artificial desarrollados

1. Corrección de artefactos magnéticos (Levelling): se implementó un enfoque basado en modelos bayesianos y en interpolación espacial, dando lugar a un algoritmo capaz de reducir significativamente la necesidad de ajustes manuales. Esta herramienta, desplegada además como plugin, ha demostrado su utilidad para homogeneizar vuelos aerogeofísicos de manera más rápida y consistente.
2. Segmentación automática de lineamientos: se entrenaron redes neuronales convolucionales (CNN, arquitectura U-Net) para la detección y trazado de estructuras geológicas en mapas magnéticos. Los resultados alcanzaron valores de precisión elevados (con un coeficiente Dice cercano a 0,8 en los conjuntos de entrenamiento), lo que demuestra la capacidad de estas técnicas para automatizar tareas que tradicionalmente requerían meses de interpretación manual.

• Predicción geomagnética para perforación direccional (IFR2): se desarrolló un modelo espacio-temporal (INLA-SPDE) capaz de predecir con alta resolución las variaciones del campo magnético en zonas de perforación. Esto ha permitido optimizar la orientación de pozos y reducir los errores de trayectoria, validándose incluso frente a eventos geomagnéticos específicos registrados durante la campaña de validación.

Validación y resultados cuantitativos

Los avances se han contrastado mediante procesos de validación rigurosos:

• Los algoritmos de levelling se compararon frente a datos de vuelos corregidos manualmente, mostrando una alta consistencia espacial y una mejora en los coeficientes de correlación (R²).
• Los modelos de lineamientos fueron evaluados con métricas estándar (precisión, recall, F1 y Dice), confirmando su capacidad para generalizar en regiones no incluidas en el entrenamiento.
• El modelo de predicción geomagnética fue validado mediante la comparación minuto a minuto de los componentes Fx, Fy y Fz frente a estaciones independientes, alcanzando bajos errores medios absolutos (MAE) y anticipando con éxito episodios de variabilidad magnética.

Alcance geográfico de validación

Las metodologías fueron probadas en distintos escenarios geológicos internacionales, lo que refuerza su versatilidad. Entre las zonas piloto destacan:

• África: Uganda, República Democrática del Congo (Katanga), Nigeria.
• Europa: Francia, Finlandia y Rusia.
• Asia: Kazajistán, Mongolia y Turquía.
• América del Norte: Canadá.

Este alcance geográfico evidencia la ambición global del proyecto y garantiza que las herramientas desarrolladas sean aplicables en diferentes contextos geológicos.

El proyecto GEMA cuenta con un presupuesto total de 1.418.908 €, de los cuales 1.206.071,80 € corresponden a la ayuda de la Unión Europea (Subvención Bruta Equivalente). Este apoyo ha sido fundamental para el desarrollo de soluciones innovadoras en inteligencia artificial y su aplicación a la exploración geofísica.