Fleet Space, una startup australiana, ha ampliado significativamente la escala proyectada de un importante depósito de litio en Quebec utilizando su tecnología satelital patentada impulsada por IA. El descubrimiento subraya una tendencia creciente hacia una exploración mineral más rápida y eficiente impulsada por inteligencia espacial.
El desafío del descubrimiento de minerales
La exploración minera tradicional es notoriamente lenta y costosa. Por cada 1.000 depósitos potenciales identificados, sólo unos tres resultan comercialmente viables, y demostrar su viabilidad a menudo requiere años de perforación y análisis. Esto hace que el litio –un componente crítico en las baterías de los vehículos eléctricos y en el almacenamiento de energía– sea particularmente difícil de conseguir, a pesar de la creciente demanda.
El enfoque de Fleet Space: IA en órbita
Fleet Space supera muchos de estos obstáculos desplegando una pequeña constelación de satélites equipados con sensores avanzados, incluidos detectores electromagnéticos y de gravedad. Estos sensores mapean el subsuelo sin necesidad de realizar perforaciones invasivas. Luego, los datos sin procesar se introducen en la plataforma de inteligencia artificial de Fleet Space, que identifica objetivos de perforación de alto potencial en 48 horas. Esto reduce drásticamente el tiempo de toma de decisiones, de semanas con los métodos tradicionales a solo días.
Expansión del proyecto Cisco y potencial a escala de distrito
El proyecto actual de Cisco, donde Fleet Space implementó su tecnología, ahora estima un rendimiento potencial de hasta 329 millones de toneladas métricas de óxido de litio. Más importante aún, Fleet Space afirma que los depósitos de litio pueden extenderse mucho más allá de los límites actuales de Cisco. La compañía sugiere que la región en general posee “potencial a escala de distrito”, insinuando más hallazgos significativos.
Este avance destaca cómo la inteligencia artificial y la tecnología satelital están remodelando la exploración minera, haciéndola más rápida, más barata y con más probabilidades de producir resultados en áreas donde los métodos tradicionales no son suficientes. La capacidad de identificar rápidamente objetivos de perforación es crucial en un mercado donde la demanda de litio continúa superando la oferta.
Las implicaciones de este descubrimiento se extienden más allá del propio Cisco, lo que indica que se podrían ubicar reservas de litio sin explotar similares en otras formaciones geológicas con el mismo enfoque impulsado por la IA. Este cambio podría acelerar la transición hacia los vehículos eléctricos y el almacenamiento de energía renovable, siempre que la tecnología crezca de manera efectiva.
