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Data Science: ventajas de su aplicación en la industria minera

Publicado hace 1 año

Data Science: ventajas de su aplicación en la industria minera

Los conocimientos obtenidos a partir de la recopilación de datos pueden aumentar la productividad, impulsar la innovación, resolver problemas, mejorar la salud y la seguridad.

La ciencia de datos o Data Science está en auge, con oportunidades profesionales en prácticamente todos los sectores. La minería no es una excepción, y la actividad y la inversión recientes en la profesión han demostrado que la industria es consciente de la importancia de su papel en su futuro.

Por ejemplo, en 2019, el Gobierno australiano anunció una inversión de 7,67 millones de dólares para financiar dos centros de investigación minera. El entonces ministro de Educación, Dan Tehan, comentó:

"Estos centros ayudarán a la industria minera de Australia a utilizar mejor los datos para tomar decisiones basadas en pruebas que conduzcan a operaciones más eficientes".

Estos centros de investigación pretendían formar a la "próxima generación" de científicos e ingenieros de datos en inteligencia artificial, analítica de datos y sistemas de sensores avanzados para aumentar el valor de la minería y el procesamiento de recursos.

El uso de la analítica de datos ha ido cobrando cada vez más importancia. Los conocimientos obtenidos a partir de la recopilación de datos pueden identificar nuevos mercados, aumentar la productividad, ahorrar dinero, impulsar la innovación, ahorrar tiempo, resolver problemas y mejorar la salud y la seguridad. Veamos, pues, una selección de actividades mineras en las que los datos están ayudando a mejorar:

Seguridad de los trabajadores. Este es el resultado más positivo del uso de datos. Con el Internet de las Cosas (IoT) y otros sensores, las empresas mineras pueden vigilar las condiciones subterráneas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esta vigilancia significa que pueden actuar de inmediato en caso de emergencia.

Métodos sísmicos. Los métodos sísmicos se utilizan cada vez más en la industria. Por ejemplo, proporcionan imágenes de alta resolución de las estructuras geológicas que albergan yacimientos minerales, ayudan a localizar yacimientos minerales en profundidad y apoyan el diseño de minas profundas. Su uso contribuye a reducir los riesgos para la seguridad y el medio ambiente y la huella global de la exploración. Además, al ser transitorio y temporal, es el método menos intrusivo y rentable para comprender dónde existen recursos minerales.

Modelización geológica. La modelización geológica es una representación informatizada de datos geoquímicos, geofísicos, estructurales y litológicos del subsuelo y la superficie de la Tierra. Sus ventajas son que acelera drásticamente el proceso de exploración, facilita la toma de decisiones, proporciona información instantánea y ahorra dinero a la empresa.

La creciente importancia de los datos en la minería significa que habrá una gran demanda de científicos de datos. Veamos algunas de las principales responsabilidades de un científico de datos:

Participar en el consumo de datos para construir algoritmos y modelos que permitan predecir riesgos y salvar vidas.

Apoyar al equipo de análisis de datos en el diseño de configuraciones de captura de datos para trabajos de exploración o cambios en los procesos de los sistemas existentes.

Realizar análisis exploratorios de datos, proporcionar iteraciones rápidas para identificar problemas y buscar posibles soluciones.

El desarrollo de modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos con el fin de ayudar a abordar un problema o avanzar en el negocio.

Como la minería es una industria global, una carrera como científico de datos puede llevarte a todo el mundo, trabajando en las minas de países fascinantes. Tu papel será vital para el avance de la industria minera en el futuro.

Fuente: Mining Dot Com

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