Los modelos geológicos son clave en las decisiones de ingeniería. Hoy en día, es fundamental que repensemos cómo evaluamos y gestionamos el riesgo que trae la incertidumbre geológica en nuestros proyectos.
El desafío de entender y modelar el subsuelo viene con su propio problema: la incertidumbre del entorno geológico, sumado a factores humanos como plazos cortos, presupuestos ajustados y una integración que a menudo no es suficiente, lo que genera decisiones basadas en modelos conceptuales incompletos o erróneos.
Para ilustrar esto, pensemos en el Coloso de Rodas, una estatua de bronce de unos 32 metros, que se derrumbó a causa de un terremoto solo 56 años después de ser construida (292 a.C.). Sus cimientos no eran los adecuados.
Hoy en día, hemos reducido estas incertidumbres gracias a modelos en 3D, simulaciones y la IA aplicada a la geología, pero nada de esto sirve si el Modelo Geológico Conceptual está equivocado.
En mi opinión, uno de los errores más comunes al hacer modelos geológicos es pensar que sabemos más de lo que realmente sabemos, basándonos en datos.
Muchos de estos modelos se sustentan en datos insuficientes y se exagera la extrapolación de estos, forzando interpretaciones hasta el punto de que pierden validez.
La inteligencia artificial ha revolucionado todas las áreas del conocimiento, desde las artes hasta la ingeniería, y por supuesto, las IA ya está presente en la geología, ayudándonos a mejorar cómo modelamos, interpretamos y hacemos predicciones.
Esto ha llevado a grandes avances; incluso en ARCADIS tenemos modelos de predicción de remociones en masa que utilizan machine learning, con más de 8 años de desarrollo.
La IA nos permite procesar grandes volúmenes de datos, reconocer patrones complejos y acelerar nuestros resultados, pero todo esto debe complementarse con la experiencia y el sentido común geológico, que se basa en la información recogida en terreno, con el martillo en la mano, los bototos puestos y caminando por el cerro.
Para mejorar la calidad y fiabilidad de los modelos geológicos, las empresas deben invertir más allá del software de moda; es crucial invertir en el desarrollo de personas, en los procesos, fomentar el pensamiento crítico de sus profesionales y promover una cultura de trazabilidad, validación cruzada y revisión constante.
Recordemos que un modelo geológico no es una verdad absoluta; es una hipótesis bien fundamentada que evoluciona con cada nuevo dato que obtenemos, con cada sondaje o revisión.
Construir proyectos y avanzar en ingeniería sin entender bien el terreno es como levantar un nuevo “Coloso de Rodas” sin haber estudiado bien sus cimientos.
Jefe de especialidad de Geología.
Arcadis Chile.
Con Información de portalmetropolitano.cl
