Cómo se aplica la Inteligencia Artificial en el sector minero

En los últimos años, el sector minero ha experimentado un notable impulso en su crecimiento gracias a la implementación de nuevas tecnologías. En este contexto, el surgimiento de la Minería 4.0 ha cobrado especial relevancia, en donde la inteligencia artificial está jugando un papel fundamental. La incorporación de la inteligencia artificial en la minería está generando importantes oportunidades para aumentar la productividad y la rentabilidad, además de abrir nuevas posibilidades en los distintos procesos mineros.

Inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que trata de imitar y simular la inteligencia humana a través de una “secuencia finita de instrucciones que especifica las diferentes acciones que ejecuta la computadora para resolver un determinado problema. Esta secuencia de instrucciones constituye la estructura algorítmica del sistema de inteligencia artificial” (Benítez et. al., 2018).

La secuencia finita de instrucciones se plasma a través de un algoritmo, la cual se complementa con los conocimientos previos y la gran cantidad de data que se obtiene. Esto permite capacitar al modelo a actuar de alguna manera en base al aprendizaje de los patrones y/o características en los datos; así como el razonamiento lógico y la planificación.

El aprendizaje por patrones y/o características en los datos es una de las ramas principales del IA, está técnica es conocida como Machine Learning. El aprendizaje automático implica el procesamiento de datos para realizar predicciones basadas en la información proporcionada. A medida que el modelo se alimente de más datos las predicciones o decisiones serán más acertadas.

Siendo el ámbito minero un sector donde se realiza un trabajo diario en todo el año, la cantidad de data que se maneja es inmensa. Gracias a la implementación del IA en los últimos años; los procesos mineros han sido afectados positivamente tanto en la toma de decisiones, en la planificación de minas, en el monitoreo de equipos y en la optimización de procesos.

La minería involucra múltiples etapas que requieren una atención meticulosa y un seguimiento constante. Durante estas etapas, existen distintos factores externos e internos que afectan a las etapas y complican el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, gracias a la implementación de la inteligencia artificial se puede gestionar una mayor cantidad de actividades en situaciones complejas, generando soluciones con rapidez y asertividad.

Prospección y exploración

En el caso de la prospección y exploración se está implementando sistemas de inteligencia artificial que se alimentan de grandes volúmenes de datos geológicos, topográficos, mineralógicos y de cartografía. Estos sistemas utilizan algoritmos adecuados para identificar anomalías y variaciones en los datos; lo que permite estimar la probabilidad de mineralización en otros entornos de exploración comparables. Al generar información relevante o un área de posible interés, brinda apoyo a la toma de decisiones estratégicas y operativas para empezar un proyecto.

Actualmente una de las empresas que se encuentra invirtiendo más de 60 millones de dólares anuales en estos procesos es el startup KoBold Metals. El principal objetivo de esta empresa es construir una base de datos geológicos y un modelo de inteligencia artificial aplicando un modelamiento estadístico junto al manejo de “big data”. Este modelo localiza zonas de interés de depósitos que contengan patrones y características similares a los buscados; produciendo así un mapa de posibles depósitos, mejorando así la rapidez y eficacia de la exploración de los recursos naturales.

Procesamiento de minerales

Asimismo, la IA también se está desarrollando en el procesamiento de minerales para mejorar en gran medida la productividad y la eficiencia de las operaciones mineras. En la etapa de trituración se está empezando a trabajar con imágenes Hyperspectral, para obtener datos espectrales de alta resolución que contienen información del mineral procesado. Con el uso de un algoritmo de inteligencia artificial, las características de los datos Hyperspectral se pueden extraer y desarrollar un patrón espectral que sea único para cada mineral, la cual se pueda identificar y analizar. Este sistema de identificación de minerales mediante las imágenes Hyperspectral y el IA caracteriza todos los tipos de minerales en base a una gran cantidad de datos a alta velocidad. El sistema de identificación brinda la posibilidad de optimizar el proceso de clasificación de minerales, ya que con esa información previa se podría seleccionar las condiciones más apropiadas para el procesamiento de cada mineral.

Monitoreo de equipos

Por otro lado, la continuidad de las operaciones y de la producción dependen de gran parte del funcionamiento adecuado de sus bienes de capital. Los activos que han recibido un mantenimiento adecuado, continúan con una producción estable y minimiza en gran medida las posibilidades de tiempo de inactividad no planificada.

Hoy en día las empresas suelen utilizar la tecnología IoT para monitorear en tiempo real las condiciones y el uso de los equipos, a través de sensores que recopilan datos que luego se almacenan en la nube. Junto a la inteligencia artificial, toda la data recopilada se analiza instantáneamente y permite prever cuando se debe de realizar las intervenciones para evitar que los equipos y/o componentes fallen; así, alargando su vida útil y reduciendo costos.

De forma similar la IA a través de la data capturada por la tecnología IoT, puede establecer un sistema de optimización de flota para gestionar los camiones y las palas. La inteligencia artificial a través de la data; realiza un aprendizaje automático para optimizar la gran cantidad de datos de información de parámetros de ruta y seleccionar la ruta más corta a través de poderosos algoritmos matemáticos; ocasionando que se minimicen los tiempos muertos.

Cabe resaltar que el impacto económico del proceso de carguío y transporte representa más del 50% del costo de operación en una mina de tajo abierto, es por ello que al implementar la gestión de flotas habría una reducción de costos operacionales y de mantenimiento significativo. Además, se debe de tener en cuenta que un control sobre las flotas aumentará la seguridad, disminuyéndo la colisión de vehículos u otros accidentes.

Planeamiento de mina

El desarrollo de la inteligencia artificial en el sector minero está brindando la posibilidad de realizar un planeamiento de mina mejorado. Teniendo información más detallada de los distintos procesos que existen en la mina (gracias a la base de datos). Se puede realizar una simulación y análisis de distintos escenarios para poder evaluar diferentes opciones de planeamiento de mina, considerando diferentes estrategias o decisiones basadas en resultados predictivos.