Los 10 usos principales de la inteligencia artificial en la minería

La IA está trastornando la industria minera al transformar la forma en que se manejan las operaciones diarias. Estos sistemas inteligentes son capaces de analizar grandes cantidades de datos y proporcionar soluciones digitales para las empresas, con la tecnología ayudando a aumentar la velocidad y la seguridad en las operaciones mineras.

A continuación, algunos de los principales casos de uso de la IA en la industria minera y algunas de las empresas de más alto perfil que han adoptado estas tecnologías.

Predecir las perturbaciones de la cadena de suministro

En 2021, McKinsey afirmó que se espera que las soluciones de gestión de la cadena de suministro basadas en la transformación de la IA sean "instrumentos potentes" para ayudar a las organizaciones a afrontar los retos del sector. Los modelos de IA pueden utilizarse para predecir la información futura de la cadena de suministro, como la previsión de la demanda de productos específicos y la optimización de los niveles de inventario.

Optimización energética

El uso de la IA y tecnologías avanzadas similares para optimizar el uso de la energía puede beneficiar a la industria minera mediante el análisis de datos para identificar oportunidades de ahorro de energía y mejorar la eficiencia como resultado.

Rio Tinto ha realizado avances masivos para garantizar el buen funcionamiento y la seguridad de sus minas. En particular, ha estado trabajando en pro de una mayor innovación para sus minas inteligentes mediante la creación de Centros de Excelencia centrados en la analítica, la automatización, la gestión de activos y la energía y el cambio climático. 

Datos medioambientales

La IA en la minería puede trabajar para reducir el impacto medioambiental y el riesgo en el lugar analizando los datos de forma rápida y eficaz. En concreto, la IA puede servir para identificar áreas en las que se pueden optimizar las operaciones, además de tener en cuenta el impacto en el entorno.

El líder minero BHP y el gigante tecnológico Microsoft están utilizando la IA y el aprendizaje automático para aumentar la producción de cobre. Para ello, las empresas utilizan datos en tiempo real de los concentradores de cobre y Azure Machine Learning para hacer predicciones cada hora. A continuación, estas predicciones se utilizan para hacer recomendaciones al equipo de operaciones.

Exploración

La IA puede ayudar en la exploración minera analizando enormes cantidades de datos, identificando objetivos in situ y proporcionando información sobre ambos. Proporciona una mayor eficiencia sobre el terreno, tanto en tiempo como en costes.

Barrick Gold Corporation, una de las mayores compañías mineras de oro del mundo, es un ejemplo de empresa que lleva varios años aplicando tecnologías de IA a la exploración minera. La empresa utiliza algoritmos de IA para procesar datos geológicos y geofísicos y ayuda a identificar posibles ubicaciones mineras y a optimizar las operaciones de perforación.

Mantenimiento predictivo

Los modelos de mantenimiento predictivo de IA tienen la capacidad de evaluar variables que reflejan el estado actual de un activo, hacer predicciones basadas en tendencias de uso y, en consecuencia, informar con antelación a los equipos de mantenimiento de posibles fallos en los equipos. Esto no sólo garantiza una mayor seguridad in situ para la mano de obra humana, sino que también permite a las empresas planificar mejor con antelación.

Seguridad y evaluación de riesgos

Como se ha mencionado anteriormente, la IA tiene la capacidad de evaluar y alertar sobre posibles riesgos en una mina. Esto podría ser transformador para las operaciones mineras, ya que crea un entorno igualmente más eficiente y seguro para la mano de obra humana.

Robótica

La automatización aumenta continuamente con la introducción de herramientas mineras más eléctricas que a veces pueden llegar donde los mineros no pueden. La línea de robots autónomos está diseñada para explorar entornos, tanto en la superficie como bajo tierra, realizar excavaciones, recoger, transportar y procesar materiales. Sus unidades de batería amplían el tiempo de funcionamiento de cada robot mediante el cambio y la carga autónomos de la batería in situ.

Clasificación de minerales

Los sistemas de clasificación basados en inteligencia artificial pueden identificar en tiempo real los minerales valiosos entre las rocas estériles y, en última instancia, mejorar las tasas de recuperación y reducir los costes de procesamiento.

La empresa minera Vale, líder mundial, puso en marcha su primer centro de IA en 2020 en Espírito Santo. Con un compromiso con la sostenibilidad y la seguridad, la empresa utiliza la tecnología para analizar muestras de mineral y tomar decisiones sobre los mejores métodos de clasificación para maximizar la recuperación de minerales, lo que ha llevado a la mejora del medio ambiente, la salud y la seguridad en el sitio.

Sistemas de apoyo a la toma de decisiones

El uso de la IA para apoyar la toma de decisiones tiene muchas ventajas, como la mejora de la seguridad de los trabajadores, la mejora de procesos que antes eran largos y la reducción de costes. En concreto, la empresa minera Anglo American ha estado explorando constantemente aplicaciones de IA en sus operaciones mineras en su esfuerzo por ser más sostenible y producir menos residuos.

La empresa ha desarrollado soluciones de IA para la exploración de minerales y la estimación de recursos, y ayuda a los trabajadores a identificar posibles yacimientos mineros de forma más eficiente. Las herramientas de IA permiten a la empresa tomar la mejor decisión posible garantizando todos los factores clave mencionados.

Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos pueden hacer que las condiciones de trabajo sean más seguras en la minería, ya que no tienen que intentar llegar a zonas potencialmente peligrosas de un yacimiento.