7 ejemplos concretos de la aplicación de Inteligencia Artificial en la minería

• Por Nicolás Vilela, emprendedor, cofundador y CEO de ZTZ Tech Group

Tanto en las faenas, el trabajo con maquinaria o las funciones que se realizan a nivel administrativo dentro de la industria minera, hoy la Inteligencia Artificial puede generar avances que influyen de forma directa en la productividad y desempeño de las compañías mineras.

Siempre he pensado que la mejor manera de demostrar las cosas es a través de ejemplos prácticos, así que los invito a conocer el tremendo aporte que es capaz de realizar la tecnología en distintos ámbitos.

1.       Gestión de documentos: El empleo en el sector minero en el trimestre móvil enero-marzo de 2023 alcanzó a 273.000 trabajadores, de acuerdo con cifras de la Sociedad Nacional de Minería de Chile. Imaginemos lo que significa para cada una de las empresas administrar la documentación de cada faena, a las personas que operan de forma estacional y que luego deben renovar sus contratos en poco tiempo. Este es un claro escenario donde la IA, con capacidades de lectura, análisis, síntesis y redacción, puede ayudar a mejorar la industria con un alto nivel de calidad en tareas que resultan repetitivas y que son constantemente necesarias.

2.       Prevención de accidentes: Este es un punto fundamental, ya que la protección de las personas debería ser siempre la prioridad en la minería. La tecnología basada en Inteligencia Artificial es capaz de detectar velozmente los patrones de información que derivan en posibles accidentes y hacerlo hasta en sus más mínimos detalles. Combinando factores humanos, ambientales y contextuales con información en tiempo real de las maquinarias y herramientas, la IA predice los momentos más relevantes para prevenir accidentes. Por ejemplo, un operario cansado, con una maquinaria que está llegando a su límite de mantenimiento, en condiciones poco óptimas, puede proyectarse con cierto grado de certeza en un posible evento problemático.

3.       Gestión de inventario: En esta área la IA ya genera progresos sustanciales en otras áreas, al poder anticipar con exactitud la demanda de insumos y de productos a vender para cada día del año (e incluso horas), según el histórico anterior. Es conocido el caso de una famosa cadena de comida rápida de nivel internacional que cuenta con un modelo predictivo para cada horario del día en cada sucursal, tomando como entradas factores externos, climatológicos, eventos masivos y días festivos. Esta realidad es 100% aplicable a la industria minera.

4.       Planificación en la extracción de minerales: La IA puede pronosticar en base a la información histórica de extracción, los mejores momentos, recursos y personas necesarias para cada evento de extracción. A su vez, si alimentamos el modelo de IA con información de otros países o yacimientos con características similares, el mismo procesamiento de datos con IA genera una tremenda optimización de costos. Además, los vehículos autónomos pueden trabajar de forma inteligente, y “manejarse” de forma independiente gracias a modelos de IA que maximizan los resultados y aumentan la seguridad.

5.       Exploración e identificación de posibles yacimientos de minerales: La detección basada en Inteligencia Artificial facilita que a través de sistemas autónomos -con taladros automatizados y capturas de imágenes a través de drones-, sea posible el mapeo y predicción de sitios complejos, que tradicionalmente llevan años de análisis cuando se realizan de manera 100% manual. Grandes cantidades de datos geoespaciales, químicos y geológicos, junto con información topográfica, son factibles de ser alimentados en un motor de IA para detectar patrones de otros yacimientos y así aumentar las probabilidades de un nuevo descubrimiento en una exploración.

6.       Impacto ambiental: Al analizar los puntos críticos que generan contaminación ambiental en la industria, la IA contribuye a reducir de manera significativa el impacto generado por la actividad. Algunos casos: El monitoreo continuo facilita la generación de alertas para frenar o reprogramar tareas específicas en momentos que generen menos contaminación en su conjunto; también asocia y sugiere rutas de vuelo con bajas emisiones para que los viajes desde y hacia el yacimiento contaminen lo menos posible. La IA también puede tomar en cuenta los factores ecológicos de una operación minera y minimizar daños innecesarios en el medioambiente.

7.       Optimizar la gestión de residuos y desechos: La IA brinda patrones para disminuir el impacto de los desechos mineros y medir el efecto de las distintas maquinarias o técnicas utilizadas en un determinado yacimiento. Además, con el aporte de una inteligencia artificial es posible modelar y anticipar con un buen grado de certeza el nivel de desechos que se generarán a futuro.

Incluir modelos de Inteligencia Artificial tiene enormes ventajas desde un punto de vista administrativo y productivo. Prácticamente todos los procesos que se repiten y que tienen un gran componente de generación manual pueden optimizarse, siendo especialmente útil, además de todos los puntos mencionados anteriormente, la optimización de los procesos de revisión de documentos, generación de contratos y exportación masiva de documentos para la faena, tareas fundamentales para obtener mejores resultados globales.