Del campo a la IA: UNSA abre nuevas rutas para descubrir agua subterránea

Lo que comenzó hace más de quince años como experiencia en terreno se transformó en una propuesta científica que rompió esquemas: geofísica, datos e inteligencia artificial dejaron de ser áreas separadas para unirse en una sola herramienta capaz de ver más allá del subsuelo. En la UNSA se presentó la metodología que integró mediciones de campo, información de pozos y sistemas de información geográfica, redefiniendo por completo cómo se estudiaban y gestionaban los acuíferos.

El geofísico senior Jorge Jiménez Arriagada, de G‑Strata SpA, expuso la evolución de este sistema construido sobre años de trabajo directo. Lejos de mantener la exploración tradicional, la propuesta combinó mediciones del subsuelo con procesamiento inteligente, permitiendo relacionar respuestas físicas y reconocer patrones que antes permanecían ocultos. El conocimiento acumulado en campañas se convirtió así en tecnología accesible y validada.

El corazón del avance fue SEMq‑1, un dispositivo portátil que adquirió de forma coordinada señales eléctricas, sísmicas y magnéticas. En lugar de trabajar con datos fragmentados, el equipo reunió toda la información en una sola lectura, logrando una caracterización mucho más precisa de lo que se conseguía por métodos convencionales. Cada medición pasó a tener mayor valor al ser contrastada y complementada.

A este sistema se sumó G‑WaterLink, plataforma que integró desde datos de caudales y niveles de agua hasta cartografía y antecedentes geoespaciales. Su componente de inteligencia artificial no solo organizó la información, sino que identificó patrones y apoyó la interpretación profesional, manteniendo siempre la trazabilidad de cada dato. La tecnología dejó de ser una ayuda para convertirse en un verdadero aliado del investigador.

La propuesta no surgió de la noche a la mañana: nació en 2008, evolucionó desde la exploración minera. Hoy cuenta incluso con una patente en Chile y modelos validados científicamente. Los resultados publicados en Applied Computing and Geosciences demostraron que los modelos estimaban perfiles hidráulicos a partir de señales sismoeléctricas con alto grado de precisión. Se usaron datos de superficie y se reservó información de pozos para validar externamente, cumpliendo con el más estricto rigor científico. La tecnología probó que podía predecir y explicar lo que otros apenas intuían.

Lo más trascendente ocurrió en suelo peruano: la campaña de implementación de este sistema junto a la UNSA servirá como base para una publicación conjunta con el Colorado School of Mines. Por primera vez, SEMq‑1 y G‑WaterLink se validarán en la geología local, abriendo camino a una gestión más inteligente del agua subterránea. La UNSA pasó así a formar parte de la vanguardia mundial en hidrogeología apoyada en inteligencia artificial.