Inteligencia Artificial: Revolucionando el procesamiento de minerales y la exploración minera

Los algoritmos de inteligencia artificial respaldados por datos de rayos X y sensores de color ya se están utilizando en la industria minera para mejorar la cantidad y la calidad del proceso de exploración minera. Las redes neuronales profundas, un subconjunto de la IA, pueden mejorar la calidad del mineral y reducir los costes de la minería mejorando significativamente el reconocimiento de imágenes y del habla.

Con la ayuda de la tecnología de visión aumentada por IA, los datos de perforación y las muestras de rocas pueden identificar automáticamente el tipo de minerales con gran precisión, ahorrando tiempo y esfuerzo respecto al análisis y etiquetado manual de muestras de diversas rocas.

Las empresas de extracción de diamantes están utilizando la IA para clasificar y eliminar los residuos minerales. Este método aumenta principalmente la cantidad y calidad del proceso de recuperación de diamantes. Los algoritmos combinan datos de sensores y rayos X, lo que permite recuperar al menos el 96% del peso de todos los diamantes más significativos de 1 mm.

La distribución de los minerales no es uniforme en las menas. Como consecuencia, se reducen a partículas más pequeñas y uniformes. Los sensores equipados con algoritmos de inteligencia artificial garantizan que el tamaño de las rocas que entran en el molino y viajan por la cinta transportadora no sea demasiado grande para provocar fallos.

Retos del procesamiento de minerales y la exploración en minería

Las reservas de minerales cerca de la superficie están disminuyendo en todo el mundo, y las empresas mineras tienen que gastar más dinero que nunca para acceder a yacimientos cada vez más escasos.

Los recursos minerales descubiertos recientemente tienden a ser de calidad inferior, lo que dificulta su extracción. Ha aumentado la dificultad para extraer el recurso mineral de forma económica y eficaz.

El creciente volumen de datos se está convirtiendo en un reto para las industrias mineras. Sólo el 10% de los datos puede utilizarse para gestionar la variabilidad y optimizar las operaciones porque los datos no están conectados con la cadena de valor.

El procesamiento y la exploración de minerales añaden importantes emisiones de carbono al medio ambiente. Cada vez se hace más hincapié en la minería ética para reducir la huella medioambiental y material de toda la cadena de procesos.

El uso de la inteligencia artificial en las industrias mineras está limitado por su tiempo de implantación. Por ello, no genera beneficios instantáneos para los accionistas. La falta de comprensión e implementación de los sistemas de IA con diferentes plataformas también presenta retos significativos.

¿Qué ventajas ofrece la IA?

En la actualidad, las empresas mineras están localizando minerales económicamente viables a grandes profundidades. La excavación de yacimientos más pequeños, por otra parte, puede suponer un reto y llevar mucho tiempo debido a las limitaciones de las prácticas tradicionales. La IA puede ayudar a construir modelos más precisos para predecir el tipo de minerales y localizar yacimientos de alta concentración, con el consiguiente ahorro de tiempo y dinero.

Durante la exploración minera, se necesita una toma de decisiones más rápida para garantizar la seguridad de los mineros de primera línea. La IA puede descubrir problemas en los procesos y prevenir accidentes y lesiones utilizando datos y análisis de calidad en tiempo real.

Las operaciones mineras requieren una gran cantidad de procesamiento de datos, que todavía se realiza manualmente. La capacidad de la IA para ofrecer resultados rápidos mediante la recopilación y evaluación de datos in situ puede agilizar enormemente el flujo de trabajo y reducir los errores.

En comparación con los enfoques tradicionales, las empresas pueden ahorrar hasta un 80% utilizando IA y big data para identificar nuevas minas. Además, los datos obtenidos pueden utilizarse en posteriores iniciativas de rehabilitación que restablezcan la ecología natural de la zona.