Minería 4.0: Así usa Europa satélites e IA para encontrar litio sin dañar el planeta
La carrera global por el litio y el cobre deja una huella ambiental cada vez más profunda. Para revertir esta tendencia, un ambicioso proyecto de la Unión Europea combina inteligencia artificial y satélites para localizar nuevas reservas minerales de forma más precisa, transparente y, sobre todo, más sostenible.
Los satélites de la constelación Sentinel de la UE son clave en el proyecto. Sus imágenes, combinadas con IA, permiten identificar huellas mineras y monitorear el impacto ambiental desde el espacio.
Una carrera global por minerales estratégicos con un alto costo para el planeta
Una feroz carrera global por minerales como el litio, cobre, níquel y cobalto está redibujando el mapa geopolítico. La urgencia por asegurar estos recursos, pilares de la transición energética, deja una profunda huella ambiental. La extracción de estos metales, esenciales para baterías de autos eléctricos, paneles solares y turbinas eólicas, se concentra habitualmente en ecosistemas frágiles.
Frente a este escenario, un estudio reciente publicado en la prestigiosa revista Nature lanza una advertencia contundente: más de la mitad de los recursos minerales necesarios para abandonar los combustibles fósiles se encuentran cerca de territorios de pueblos originarios y pequeños agricultores, o directamente en ellos.
“Monitorear esos impactos es fundamental”, subraya Víctor Maus, investigador en geoinformática y sostenibilidad de la Universidad de Economía y Negocios de Viena, quien ha detectado enormes vacíos en los datos globales sobre qué, cómo y dónde se extraen realmente estos valiosos minerales.
Víctor Maus, investigador de la Universidad de Viena, lidera el proyecto que busca crear un mapa global más preciso de la actividad minera y sus consecuencias.
La respuesta europea: tecnología para una exploración más limpia y transparente
Para revertir esa tendencia, un ambicioso proyecto financiado por la Unión Europea, llamado Mine the Gap, propone una solución innovadora: combinar la precisión de las imágenes satelitales con el poder de la inteligencia artificial. El objetivo es doble: perfeccionar la exploración minera y, al mismo tiempo, reducir drásticamente el impacto sobre los ecosistemas y las comunidades locales.
Se busca crear una herramienta que no solo sirva a los investigadores, sino que también permita a los responsables políticos validar la información que reportan las empresas, fomentando una mayor transparencia en todo el sector.
El desafío geopolítico: por qué la UE necesita sus propios minerales
La Unión Europea no es ajena a los riesgos que esta dependencia genera: desde la volatilidad de los precios hasta las interrupciones en las cadenas de suministro, dominadas en gran parte por China. Para blindarse, el bloque impulsó en 2023 la Ley de Materias Primas Críticas, una estrategia para asegurar el suministro necesario para cumplir sus metas verdes y digitales para 2030.
Los objetivos son claros y ambiciosos. En los próximos cinco años, la UE busca cubrir:
- Al menos el 10% de su consumo anual con extracción propia.
- El 40% a través del procesamiento y la transformación.
- El 25% mediante el reciclaje de materiales.
Sin embargo, para que esta estrategia tenga éxito, la UE debe primero resolver un problema fundamental: la falta de datos precisos.
El gran vacío de datos: ¿Dónde están realmente las minas?
Uno de los mayores obstáculos para una gestión ambiental eficaz es la falta de información confiable. En un proyecto anterior, el equipo de Maus comparó imágenes satelitales de 120.000 kilómetros cuadrados de huellas mineras visibles con la base de datos de producción de S&P Capital IQ Pro, una de las más usadas en la industria.
El resultado fue alarmante: más de la mitad de las áreas mineras identificadas desde el espacio no contaban con datos de producción correspondientes en el registro oficial.
“El simple hecho de saber cuánto se está produciendo no es una medida directa del impacto”, sostiene Tim Werner, profesor de la Universidad de Melbourne. “Simplemente no contamos con toda la información para demostrar científicamente dónde los impactos son peores. Esto supone un grave problema para la gestión ambiental a escala global”.
El nuevo proyecto utilizará modelos de IA y datos de la constelación de satélites Sentinel de la UE para rastrear el uso de la tierra, la generación de desechos y los signos de degradación ambiental alrededor de las minas.
Más allá de las grandes minas: el desafío de la minería artesanal
Incluso las iniciativas más completas hasta la fecha tienen un punto ciego: la minería artesanal y de pequeña escala. Estas operaciones, generalmente no reguladas, tienen un impacto social y ambiental significativo que queda fuera de los registros.
El Consejo Internacional de Minería y Metales (ICMM) lanzó recientemente una base de datos con más de 15.000 instalaciones activas, pero no incluye los sitios informales. “Tuvimos que definir algunos límites”, explica Emma Gagen, directora de datos del Consejo. “Nadie había intentado recopilar estos datos antes debido a su enorme tamaño”.
Precisamente por este desafío, tener una imagen precisa es solamente el primer paso.
Emma Gagen, directora de datos del ICMM, destaca el desafío de recopilar datos de una industria global tan masiva, especialmente de la minería artesanal no regulada.
El objetivo final: trazabilidad y estándares globales para una minería responsable
Contar con una imagen fiable es el comienzo. Los investigadores coinciden en que se necesitan cambios estructurales y legislativos para que la industria mejore sus prácticas de manera uniforme.
La trazabilidad es la clave. Poder seguir el rastro de los minerales desde la mina hasta el producto final no solo aumenta la transparencia, sino que también asegura el cumplimiento de estándares ambientales y laborales, ayuda a identificar «minerales de conflicto» y mitiga los riesgos de la dependencia geopolítica.
“Lo que más se necesita es una alineación”, concluye Maus. “Estándares globales más claros sobre qué debe medirse y reportarse, y políticas que fomenten la divulgación de datos. Tener esa imagen precisa es un primer paso crucial”.