¿Cómo utilizar la Inteligencia Artificial en minería?

La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido en la escena pública en 2023, pero entre bastidores, muchas organizaciones llevan años probando e implementando silenciosamente la IA en diversos casos de uso. En el sector de la minería, la IA se está convirtiendo en una oferta piloto o de prueba habitual en muchas empresas mineras de nivel 1 y 2, pero aún tiene que revolucionar nuestra forma de trabajar.

La IA sigue siendo una tecnología incomprendida. La interpretación común de la IA es "un ordenador tan inteligente como una persona", pero esto no es la IA de 2023, y las personas que crean IA lo hacen para resolver problemas específicos, no para emular a los humanos. La IA se utiliza de dos formas generales: para hacer predicciones o para optimizar procesos existentes.

IA para la minería

En la minería, la IA está empezando a aparecer en toda la cadena de valor. Aunque las aplicaciones específicas varían considerablemente, la clase general de problema que se encuentra en cada área de la cadena de valor puede comprenderse fácilmente. Encontrar recursos económicos entre miles de resultados de sondeos y perforaciones antiguos es un problema de predicción: tenemos que predecir dónde puede haber un yacimiento importante y, a continuación, actuar en función de esa predicción para probarla. Los resultados de las pruebas sirven para mejorar la siguiente predicción. La programación de los camiones de transporte en un pozo es un problema de optimización; queremos minimizar el tiempo de inactividad y maximizar el rendimiento de una flota en un día determinado, y tenemos varios factores fijos y variables.

Algunas de las áreas clave de la cadena de valor en las que la IA estará presente en 2023: Exploración (predicción); Minería (optimización); Procesamiento (optimización); Mantenimiento (predicción); Seguridad (predicción); ESG (optimización) y Gemelos digitales

Los gemelos digitales reflejan parte del mundo real en software, de modo que podemos analizar y manipular datos y realizar cambios en el mundo real. ¿En qué se diferencia esto de lo que hacemos hoy? Hoy tenemos muchos sistemas que hacen cosas distintas, y muchos humanos que hacen cosas distintas. Cuando algo va mal, los humanos miran dentro de sus sistemas aislados para recabar datos sobre qué hacer. El problema es que cada ser humano puede estar viendo datos diferentes de los sistemas de mantenimiento, control y planificación, y algunos están in situ observando el problema y utilizando sus ojos y oídos para diagnosticarlo, mientras que otros están a miles de kilómetros imaginando el problema. Cada persona ve una parte distinta del problema, de una forma distinta.

Los gemelos digitales aportan claridad y contexto al crear una imagen única del problema, en la que todas las personas pueden ver los mismos datos (procedentes de muchos sistemas) de la misma manera. Las decisiones mejoran, porque el mantenimiento puede ver los datos de control, y la planificación puede ver los datos de ingeniería, y todos pueden ver cuándo los datos entran en conflicto. Las decisiones tomadas a través de un gemelo fluyen hacia los sistemas y generan cambios en el mundo real, que se reflejan en el gemelo.