Durante siglos, la geología fue la ciencia del martillo y la lupa, de la descripción meticulosa sobre el terreno. Hoy, predecir dónde encontrar un yacimiento de litio, modelar un acuífero o predecir el comportamiento de un yacimiento petrolero requiere algo más: exige ecuaciones diferenciales, geoestadística y algoritmos de machine learning. Y es aquí donde la relación entre las Geociencias y las Matemáticas se convierte en un tenso pero fascinante romance de opuestos.
La geología hoy trabaja con estadística, algoritmos e inteligencia artificial.
Dos mundos, un mismo objeto
La paradoja es evidente. La Geofísica aplica métodos cuantitativos cargados de matemáticas. La Geología, en cambio, mantiene un enfoque más cualitativo y empírico. Como se expuso en la EGU de 2024, “la interacción no siempre está exenta de tensiones”. Son dos caras de una misma moneda: comprender el subsuelo.
Esta dualidad tiene raíces históricas. Las Ciencias de la Tierra adoptaron métodos cuantitativos más tarde que otras disciplinas No es raro que estudiantes de geología elijan la carrera precisamente por considerarla la vía "menos matemática" dentro de las STEM.
Unas matemáticas ausentes del currículo
El problema es educativo. En muchos programas de geología, la geoestadística y las geociencias computacionales no son obligatorias. Un joven geocientífico lo resumía así: “Tenemos problemas con el análisis geoestadístico porque no está en nuestro plan de estudios”.
La consecuencia es doble: los estudiantes se sienten abrumados al enfrentarse a datos reales, y los empleadores buscan un perfil mixto que escasea. Paradójicamente, se vacían los cursos de matemáticas para no "asustar", ocultando la naturaleza cuantitativa de la geociencia.
Muchas universidades aún no incluyen estas herramientas en sus planes de estudio.
La revolución silenciosa
Mientras el currículo tradicional se resiste, la práctica profesional ha vivido una auténtica revolución.
El legado de Matheron
Georges Matheron fundó la geoestadística en los 60. Su krigeado permite estimar valores en puntos no muestreados considerando la correlación espacial mediante el variograma. Hoy podemos estimar reservas mineras o modelar yacimientos con un rigor antes impensable.
Machine Learning
El aprendizaje automático está descubriendo patrones ocultos en la complejidad del planeta. En Chile, un sistema de alerta temprana combina modelos físicos con machine learning para anticipar aluviones con hasta 48 horas de margen En minería, algoritmos SVM generan mapas de prospectividad de yacimientos, y en Perú se estiman leyes de cobre con modelos predictivos.
El IGME en España ha creado un modelo jerárquico que clasifica automáticamente deslizamientos con datos satelitales InSAR. En Colombia, una plataforma web integra Random Forest para susceptibilidad a movimientos en masa.
Ciencia de datos
La ciencia de datos extrae conocimiento de la avalancha de información satelital. Plataformas como Google Earth Engine procesan petabytes de imágenes en la nube. Proyectos como MapBiomas generan mapas anuales de uso del suelo en Brasil. Iniciativas formativas en la Universidad de Chile aplican clustering y análisis de señales a sismología y volcanología.
Modelar un yacimiento petrolero: el reto de integrar escalas
Un ejemplo paradigmático de esta necesidad matemática es la modelación de yacimientos de hidrocarburos. Un yacimiento no es homogéneo: es un mosaico 3D de rocas con diferentes porosidades y permeabilidades. La información es fragmentaria: proviene de muestras de roca, registros geofísicos y sísmica. El desafío es construir un modelo que prediga el flujo de fluidos durante décadas.
Aquí las matemáticas son la luz que ilumina lo desconocido. Se requieren ecuaciones de flujo en medios porosos, resueltas con métodos numéricos. La geoestadística (krigeado y simulaciones estocásticas) genera múltiples realizaciones del subsuelo, capturando la incertidumbre geológica.
Si el yacimiento está fracturado, la complejidad crece: se usan modelos de fracturas discretas (DFN). Además, el history matching con filtros de Kalman (EnKF) actualiza los modelos con datos de producción. La matemática actúa como "puente crítico" integrador entre disciplinas.
La tensión creativa
Esta revolución no está exenta de desafíos. El choque entre lo físico-matemático y lo geológico-hermenéutico genera una “tensión creativa”. Conceptos como fractales o sistemas dinámicos son hoy indispensables. El reto es integrarlos sin perder la complejidad geológica real.
Gracias a ellas se anticipan aluviones y se modelan yacimientos con más precisión.
Hacia un futuro mestizo
¿Cómo mejorar esta relación? Hace falta un cambio curricular que normalice el estudio de la computación y la estadística desde el inicio (NASEM, 2020). También se exploran soluciones "justo a tiempo" y el uso de IA como intermediaria entre conocimiento cualitativo y datos cuantitativos (Bergen et al., 2019).
En definitiva, Geociencias y Matemáticas forman un matrimonio complicado, pero de aquellos que producen los frutos más interesantes. La Tierra sigue siendo un libro abierto, pero hoy sabemos que para leerlo hay que aprender el idioma de las matemáticas.
Referencias
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