Machine Learning: cinco ventajas claves de esta Inteligencia Artificial en minería

El Machine Learning o aprendizaje automático es un tipo de ciencia informática e inteligencia artificial centrada en el uso de algoritmos y datos para emular cómo aprenden los humanos. El aprendizaje automático está presente en todos los aspectos de nuestra vida cotidiana, desde los chatbots a las sugerencias de Netflix, pasando por la predicción de tus feeds en las redes sociales. 

El aprendizaje automático también ha ayudado a revolucionar la industria minera, y los ingenieros son líderes en impulsar sus beneficios. He aquí cinco ventajas clave del aprendizaje automático para la industria:

Seguimiento de los efectos medioambientales: tecnologías como las imágenes por satélite ayudan a predecir cómo una mina provocará cambios en los hábitats, la vegetación y la erosión. Además, los sistemas de rastreo pueden observar el efecto de las actividades mineras en parámetros ecológicos como la temperatura, las aguas subterráneas y la ventilación subterránea.

Creación de programas de turnos: el Machine Learning puede generar datos de rendimiento sobre los índices de producción de diversas actividades mineras. Los programas de turnos pueden diseñarse utilizando estos datos para maximizar el rendimiento minero de forma segura.

Acelera la exploración minera: Los datos en tiempo real permiten acelerar los plazos de múltiples etapas mineras y la inteligencia en la toma de decisiones. Además, los datos de teledetección se utilizan en la clasificación del suelo y la identificación de la pared rocosa. Por último, las imágenes por satélite, los mapas geofísicos y la fotografía aérea se utilizan para prever la mineralización y la ubicación de las reservas de minerales y metales.

Salud y seguridad: el aprendizaje automático ha ayudado a reducir los accidentes y lesiones en las minas. Los datos se recopilan a partir de informes de incidentes, cuasi accidentes, análisis de causas fundamentales y operaciones previas de los equipos. Además, el aprendizaje automático puede crear algoritmos que predicen fallos potenciales que pueden afectar a la producción o causar daños a los empleados.

Vehículos autónomos: Estos vehículos sin conductor se basan en software, en lugar de humanos, para llevar a cabo tareas predictivas como el transporte de materiales y el posicionamiento de equipos de perforación. Además, estos vehículos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para mejorar su eficacia y la toma de decisiones.

Los ingenieros de aprendizaje automático son los responsables de crear estos algoritmos y programas que permiten a las máquinas actuar sin necesidad de dirección humana. Además, una parte vital del papel es que los ingenieros permiten que los ordenadores tengan la capacidad de aprender automáticamente y mejorar a partir de las experiencias sin necesidad de que una persona los programe.

Las principales responsabilidades de los ingenieros de aprendizaje automático son las siguientes:

Comprender los fundamentos de la informática, incluidos los algoritmos, la estructura de datos y la arquitectura de los ordenadores.

Identificar los problemas que deben resolverse para que los programas sean más eficaces.

Ser un líder en diseño e ingeniería de software.

Comunicarse con las partes interesadas para analizar los problemas empresariales, confirmar los requisitos y acordar la resolución necesaria.

Apoyar a los equipos de ingeniería en la implementación del aprendizaje automático en un producto o sistema.

Investigar y aplicar continuamente las mejores prácticas para mejorar la infraestructura actual de aprendizaje automático.

La mayoría de los empleadores esperan que un ingeniero de aprendizaje automático tenga un máster o un doctorado en una disciplina relevante. Estas disciplinas incluyen ingeniería, matemáticas, estadística e informática. Además, la mayoría de los empleadores buscarán una amplia experiencia en programación informática.