El noroeste de la península ibérica alberga uno de los mayores yacimientos mineros de oro romano del mundo, explotado entre los siglos I y III d. C. Durante ese periodo, se extrajeron más de 6,5 toneladas del preciado metal en lo que hoy conocemos como Galicia, Asturias y León, según el historiador y naturalista Plinio el Viejo. Uno de los vestigios mejor conservados de esta actividad minera son Las Médulas, en la provincia de León, declaradas Patrimonio de la Humanidad por la UNESCO en 1997. Este lugar cuenta con un sistema hidráulico de canales excavados en la roca que superan los 700 km de longitud, utilizados para derrumbar montañas y lavar materiales auríferos.
Hasta la fecha, tecnologías como drones y sensores LiDAR han facilitado el estudio de estos antiguos restos. Sin embargo, investigadores de la Universidad de León han dado un paso más al incorporar la inteligencia artificial (IA) en la identificación y cartografía de estos yacimientos. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático combinados con imágenes de drones, los científicos han logrado identificar estructuras mineras y elementos asociados, como canales hidráulicos.
El trabajo, publicado en la revista «Applied Intelligence», explica cómo se entrenó un sistema de deep learning con imágenes que presentan patrones geométricos similares a los restos mineros. El objetivo era diferenciar estos restos de otras características del paisaje, como caminos y sendas. Según Daniel Fernández Alonso, autor principal del estudio, este sistema alcanzó un 95% de precisión en la identificación de las diferentes estructuras mineras.
El equipo usó redes neuronales convolucionales, que son capaces de realzar las características que mejor se ajustan a los elementos definidos durante el entrenamiento. Un ejemplo destacado es la diferenciación entre un camino y un canal como el de Peña Aguda, una estructura que se extiende a lo largo de casi 43 km dentro de Las Médulas.
María Teresa García Ordás, coautora del estudio, señala que este tipo de red neuronal perfecciona un conjunto de filtros que resaltan las partes de las imágenes con los elementos a identificar, clasificando correctamente las imágenes tras aplicar dichos filtros.
El estudio subraya la dificultad de acceso a muchas de estas zonas montañosas, que además han sido transformadas por la vegetación y la actividad humana a lo largo de los siglos. Este nuevo método basado en IA no solo facilita la identificación de antiguas infraestructuras mineras romanas, sino que también ofrece una herramienta útil para futuros descubrimientos.
Javier Fernández Lozano, otro de los investigadores, revela que es la primera vez que se utiliza la IA para identificar canales y estanques de minería romana. Este método permitirá en el futuro localizar más elementos de minería aurífera romana e incluso descubrir nuevos yacimientos o depósitos de oro. Además, se podría implementar usando otros tipos de imágenes, como las tomadas con cámaras multi e hiperespectrales, que reconocen patrones específicos de depósitos de oro.
El método también posee aplicaciones en la identificación de restos de minería moderna, beneficiando la gestión de territorios por parte de las administraciones y reduciendo los riesgos asociados al abandono de pozos y otras infraestructuras mineras. Este avance en el uso del deep learning promete reducir potencialmente los accidentes y costes económicos derivados de las minas abandonadas a nivel mundial.
