30/09/2026.- Por Anthony Gamio
Con éxito se realizó el primer Panel del I Congreso Nacional Estudiantil de IA Aplicada a las Geociencias en la UNI «De la investigación a la aplicación profesional e industrial», evento realizado en el Auditorio FIGMM-UNI, liderada por Lisbet Colonio y el Comité Organizador, cuatro especialistas debatieron los problemas de fondo del sector, a continuación resaltamos los principales aspectos expuestos.
BLOQUE 1.
Lisbet Colonio: «¿Cómo integrar conocimiento geológico, leyes físicas e inteligencia artificial para desarrollar modelos predictivos que sean no solo estadísticamente precisos, sino también geológicamente explicables, reproducibles y confiables?»
Los modelos tradicionales de Machine Learning optimizan métricas estadísticas puras (como R² o RMSE), pero corren el riesgo de generar correlaciones espurias que violan las leyes de la física y la génesis del yacimiento. En la práctica industrial, esta opacidad genera desconfianza técnica en la toma de decisiones financieras, agravada por el uso de software comercial que incluye descargos de responsabilidad (disclaimers) para deslindar responsabilidad sobre las predicciones.
Soluciones Propuestas y Palabras Fuerza:
- IA Neuro-Simbólica y Grafos de Conocimiento: Evolucionar desde algoritmos puramente estocásticos hacia la combinación explícita de reglas geológicas (estructuras, alteración hidrotermal, litología) con redes neuronales complejas. Este enfoque híbrido garantiza que la IA no prediga inconsistencias físicas en el subsuelo. (Dr. Jorge Paredes)
- Auditoría Algorítmica mediante SHAP: Implementar técnicas de explicabilidad (SHapley Additive exPlanations) para auditar cuantitativamente el peso exacto que el modelo asigna a cada variable espacial y geoquímica, asegurando la reproducibilidad del modelo. (Dr. Jorge Paredes)
- Gobernanza de Información (Information Management): Entender que la IA no opera en el vacío; requiere articular personas, procesos y tecnología mediante datos estandarizados que transformen el dato crudo en doctrina científica confiable. (Dr. Manuel Egoaguirre)
- Responsabilidad Técnica Integral: Rechazar la delegación acrítica de responsabilidad en herramientas comerciales. El modelo debe ser validado por el profesional responsable antes de ser aplicado en estimación de recursos o geotecnia. (Ing. Carlos León / MSc. Gustavo Vélez)
«Un modelo no es válido solo porque presente una alta correlación matemática. Si los gradientes o predicciones contradicen las leyes de la física y la génesis mineral del yacimiento, el algoritmo ha fracasado. La IA debe ser Neuro-Simbólica: debe aprender del dato, pero respetar el conocimiento experto.» — Dr. Jorge Paredes |
BLOQUE 2.
Lisbet Colonio: «¿Está el Perú preparado en cuanto a datos, infraestructura, talento humano, investigación y gobernanza para transformar sus ventajas geológicas y mineras en capacidades propias de IA aplicada a geociencias?»
A pesar de poseer entre 25 y 30 años de intensa exploración minera y perforación diamantina, el Perú sufre de una severa fragmentación de geodatos en silos privados desarticulados. La ausencia de formatos unificados de metadatos y la falta de un repositorio estatal centralizado provocan que valiosos testigos de perforación (drill cores) y datos geoquímicos se pierdan irrecuperablemente al finalizar los proyectos o cerrar operaciones mineras.
Soluciones Propuestas y Palabras Fuerza:
- Estandarización de Geodatos como Política de Estado: Establecer ontologías nacionales obligatorias para el registro de datos geológicos, garantizando que la información generada por la industria sea interoperable y reutilizable. (Ing. Carlos León)
- Litoteca Nacional Digitalizada: Concretar y acelerar el proyecto de la Litoteca Nacional (en convenio con organismos internacionales como el Banco Mundial) mediante escaneo hiperespectral e IA para preservar y democratizar el patrimonio geológico del país. (MSc. Gustavo Vélez)
- Soberanía Tecnológica y Modelos Propios: Trascender el rol de consumidores pasivos de software importado para desarrollar capacidades y modelos adaptados específicamente a la compleja metalogenia andina. (Dr. Jorge Paredes)
- Bancos de Datos Públicos Integrados: Capitalizar lecciones de gestión de información como las de PerúPetro para centralizar la información geocientífica nacional y reducir el riesgo técnico en nuevos proyectos de exploración. (Dr. Manuel Egoaguirre)
«El Perú no puede seguir perdiendo su patrimonio geológico. La estandarización de metadatos y la creación de una Litoteca Nacional digitalizada son tareas urgentes de soberanía científica que permitirán entrenar modelos de IA verdaderamente autóctonos.» — MSc. Gustavo Vélez |
BLOQUE 3.
Lisbet Colonio: «¿Cómo debe transformarse la formación y el ejercicio profesional del geólogo para pasar de ser usuarios de herramientas de IA a convertirse en responsables de sistemas inteligentes?»
La formación universitaria tradicional aún fomenta el aprendizaje memorístico y la ejecución mecánica de software. Esta práctica genera profesionales vulnerables al reemplazo por herramientas automatizadas al limitarse a ‘copiar y pegar’ soluciones, además de adolecer de brechas críticas en la capacidad de comunicar hallazgos técnicos a las comunidades locales y tomadores de decisiones.
Soluciones Propuestas y Palabras Fuerza:
- Alfabetización Digital e Inserción Curricular: Introducir bases sólidas de programación, estadística y aprendizaje automático desde los primeros ciclos académicos de la carrera de ingeniería geológica. (Dr. Jorge Paredes)
- Formación en Comunicación y Geoética: Desarrollar competencias transversales que capaciten al geocientífico para traducir analítica compleja en lenguaje claro hacia las comunidades y la gestión social. (Dr. Manuel Egoaguirre)
- Perfil del Geólogo Auditor: Evolucionar del rol de operador de software al de gobernador de sistemas inteligentes: el geólogo no compite con la máquina, sino que formula las preguntas correctas y audita sus resultados. (Dr. Manuel Egoaguirre)
- Prevalencia del Criterio de Campo: Reafirmar la observación directa y la cartografía geológica como el filtro infalible para validar los modelos computacionales. (MSc. Gustavo Vélez)
«Quien utilice la IA simplemente para copiar y pegar terminará siendo reemplazado. El geólogo del presente y futuro debe convertirse en el auditor crítico de la herramienta: el profesional que sabe qué preguntar al algoritmo, entiende los límites físicos del modelo y valida los escenarios con su experiencia de campo.» — Dr. Manuel Egoaguirre |
ACUERDOS DE INTERÉS NACIONAL
- Gestión y Estandarización de Geodatos como Política de Estado:
- Acuerdo: Tratar la codificación, almacenamiento e interoperabilidad de la información geológica del Perú no como un asunto meramente técnico, sino como una política de Estado prioritaria.
- Mecanismo: Establecer ontologías nacionales obligatorias lideradas por el INGEMMET como gran repositorio centralizador, garantizando que toda la información geocientífica generada con fondos públicos sea de acceso abierto, interoperable y reutilizable.
- Creación de la Litoteca Nacional Digitalizada:
- Acuerdo: Detener la pérdida irreversible del patrimonio geológico nacional (testigos de perforación diamantina y muestras geoquímicas de proyectos mineros cerrados).
- Mecanismo: Acelerar el proyecto de inversión pública en convenio con el Banco Mundial para construir una Litoteca Nacional Digitalizada, equipada con escaneo hiperespectral e IA para preservar y democratizar la información de subsuelo del país.
- Reglamentación para la Entrega de Datos Privados con Periodo de Reserva:
- Acuerdo: Superar la duplicidad de esfuerzos en exploración minera asegurando que el conocimiento del subsuelo retorne al Estado.
- Mecanismo: Aplicar la normativa legal que exige a las empresas mineras entregar sus geodatos (geofísica, sísmica, sondajes) al INGEMMET, garantizando un periodo de reserva confidencial protegido a favor de la empresa inversionista antes de su liberación al público.
- Soberanía Tecnológica e Infraestructura de Supercómputo:
- Acuerdo: Evitar la dependencia ciega de software comercial extranjero («cajas negras») y promover el desarrollo de algoritmos e IA híbrida (Neuro-Simbólica) adaptados a la compleja geología andina.
- Mecanismo: Impulsar la creación del Instituto Nacional de Geociencias e Inteligencia Artificial, articulando servidores de alto rendimiento (GPUs) entre el Estado, la universidad pública (UNI) y la empresa privada.
- Transformación Curricular e Impacto Social:
- Acuerdo: Formar al Geólogo Auditor de Sistemas Inteligentes, capacitado en ciencia de datos, geoética y habilidades de comunicación.
- Mecanismo: Conectar la analítica avanzada con las necesidades reales de las comunidades locales y la gestión socioambiental, garantizando que el aprovechamiento de los recursos naturales genere beneficios tangibles y transparentes para todo el país.
Estas discusiones demuestran que el I Congreso Nacional Estudiantil de IA Aplicada a las Geociencias ha logrado situar a la universidad en el centro del debate tecnológico del país. Las jornadas posteriores continuarán abordando casos prácticos de minería, geotecnia y recursos hídricos, consolidando una agenda científica abierta e integradora.
