Investigadores están combinando enfoques estadísticos y de aprendizaje automático para identificar el potencial geotérmico en la Gran Cuenca, Nevada. El estudio, publicado en ESS Open Archive, busca delinear áreas con mayor probabilidad de contener recursos geotérmicos aprovechables.
La metodología empleada integra análisis estadísticos tradicionales con algoritmos de aprendizaje automático, permitiendo una evaluación más precisa y eficiente de los datos geológicos y geofísicos disponibles. Este enfoque híbrido tiene como objetivo superar las limitaciones de los métodos convencionales y optimizar la exploración de energía geotérmica en la región.
La Gran Cuenca, conocida por su actividad volcánica e hidrotermal, presenta un considerable potencial geotérmico aún no explotado. La correcta identificación de zonas con altas temperaturas subterráneas es crucial para el desarrollo de proyectos de energía renovable y la reducción de la dependencia de combustibles fósiles.
El estudio representa un avance en la aplicación de tecnologías de vanguardia a la exploración de recursos energéticos, y podría tener implicaciones significativas para el futuro de la energía geotérmica en Nevada y otras regiones con características geológicas similares.
