Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Industria Minera
La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente la industria minera, revolucionando la forma en que se manejan las operaciones diarias y optimizando procesos a lo largo de toda la cadena de valor1. Estos sistemas inteligentes analizan grandes cantidades de datos y proporcionan soluciones digitales que aumentan la velocidad, seguridad y eficiencia en las operaciones mineras2. El mercado global de IA en minería está experimentando un crecimiento exponencial, valorado en $4.181 millones en 2024 y proyectado a crecer a una tasa anual compuesta del 22,4% hasta 20353.
Exploración y Descubrimiento de Yacimientos
La IA está revolucionando la fase de exploración minera, tradicionalmente costosa y con altos niveles de incertidumbre:
Análisis de Datos Geológicos
Los algoritmos de IA procesan enormes volúmenes de datos geológicos, geoquímicos y geofísicos para identificar patrones que podrían indicar la presencia de depósitos minerales42. Esta capacidad permite a las empresas mineras:
Analizar datos históricos y en tiempo real para identificar tendencias y relaciones no explícitas4
Desarrollar modelos predictivos que ayudan a predecir variables como la calidad del mineral y la producción esperada4
Identificar objetivos in situ con mayor precisión, proporcionando mayor eficiencia tanto en tiempo como en costos2
Casos de Éxito en Exploración
Barrick Gold Corporation, una de las compañías mineras de oro más grandes del mundo, utiliza algoritmos de IA para procesar datos geológicos y geofísicos, identificando posibles ubicaciones mineras y optimizando las operaciones de perforación12. Otras empresas como KoBold Metals están invirtiendo más de 60 millones de dólares anuales en construir bases de datos geológicos y modelos de IA que aplican modelamiento estadístico junto al manejo de «big data» para localizar zonas de interés5.
Machine Learning en Identificación de Yacimientos
El Machine Learning permite procesar grandes volúmenes de datos geológicos para identificar patrones que antes pasaban desapercibidos para los métodos tradicionales6. Técnicas como Random Forest, Support Vector Machines y redes neuronales artificiales analizan millones de datos para detectar zonas de alta probabilidad mineral6. Además, el procesamiento de imágenes satelitales mediante Deep Learning permite analizar imágenes hiperespectrales para detectar alteraciones minerales en grandes extensiones de terreno6.
Operaciones Mineras Autónomas y Automatizadas
La automatización y los sistemas autónomos están transformando radicalmente las operaciones mineras:
Vehículos Autónomos
Los vehículos autónomos están revolucionando las operaciones mineras, permitiendo trabajar en condiciones más seguras al no tener que acceder a zonas potencialmente peligrosas2. Grandes empresas del sector, como Rio Tinto, BHP y Codelco, lideran el camino con flotas autónomas que operan 24/7, optimizando el uso de los activos y reduciendo significativamente los tiempos muertos7.
Minería Autónoma
La minería autónoma ha dejado de ser una visión futurista para convertirse en una realidad tangible en las principales operaciones mineras del mundo7. Los camiones de acarreo, perforadoras y cargadores automatizados ya se despliegan en minas a cielo abierto y subterráneas, operando sin intervención humana directa y ejecutando tareas con precisión milimétrica7. En 2024, todos los camiones mineros en la operación Spence de BHP se convirtieron de manuales a completamente autónomos, permitiendo operaciones más seguras y eficientes8.
Drones con IA
Los drones equipados con IA permiten obtener informes y conocimientos detallados sobre las zonas de operación en tiempos acotados9. Estos vehículos aéreos autónomos pueden ser programados para realizar inspecciones periódicas, como el monitoreo de relaves dos veces al día, sin necesidad de presencia humana9. También pueden proporcionar información sobre volúmenes de producción, gestión de residuos, tamaño e infraestructura, e incluso generar alertas en caso de movimientos inusuales o condiciones anómalas9.
Mantenimiento Predictivo y Gestión de Equipos
El mantenimiento predictivo basado en IA es una de las aplicaciones más impactantes en la industria minera:
Análisis Predictivo de Equipos
Los modelos de mantenimiento predictivo de IA evalúan variables que reflejan el estado actual de un activo, hacen predicciones basadas en tendencias de uso e informan a los equipos de mantenimiento sobre posibles fallas con anticipación110. Esto no solo garantiza mayor seguridad para la fuerza laboral humana, sino que también permite a las empresas planificar mejor con anticipación1.
Beneficios del Mantenimiento Predictivo
El mantenimiento predictivo en la industria minera aporta varios beneficios significativos:
Reducción de costos al anticipar fallos y programar mantenimientos de manera eficiente11
Optimización del tiempo de actividad, manteniendo los equipos en funcionamiento durante más tiempo11
Mejora de la seguridad al detectar y solucionar problemas antes de que ocurran11
Extensión de la vida útil de los equipos al evitar fallos prematuros11
Implementación en Grandes Empresas
BHP ha implementado modelos analíticos predictivos que se ejecutan en la mayoría de sus flotas de carga y transporte a nivel mundial y en sus sistemas de manejo de materiales8. Estos modelos son desarrollados y mantenidos por un pequeño grupo de personas en su centro de excelencia de mantenimiento, proporcionando indicaciones en tiempo real y a largo plazo sobre el estado de la máquina y posibles fallas o degradación8.
Seguridad y Monitoreo
La IA está mejorando significativamente la seguridad en las operaciones mineras:
Sistemas de Monitoreo Inteligente
Los sistemas de monitoreo basados en IA analizan imágenes de cámaras de seguridad en tiempo real para detectar situaciones de riesgo, como la presencia de personas no autorizadas en áreas restringidas o el uso incorrecto de equipos de seguridad10. Algunas operaciones mineras han comenzado a implementar sistemas de IA que monitorean las condiciones en túneles y zonas de extracción, mejorando la seguridad de los trabajadores12.
Tecnología Portátil y Monitoreo en Tiempo Real
Los dispositivos portátiles con inteligencia artificial integrada pueden monitorear las condiciones de salud y seguridad de los mineros, como la frecuencia cardíaca, los niveles de fatiga y la exposición a sustancias nocivas8. En Escondida (Chile), BHP integró la tecnología de sensores de cascos de seguridad inteligentes para medir la fatiga de los conductores de camiones mediante el análisis de las ondas cerebrales, buscando prevenir accidentes relacionados con la somnolencia del conductor8.
Casos de Éxito en Seguridad
Huawei diseñó la solución Mine Brain basada en IA para mejorar la seguridad en las minas optimizando la eficiencia de la supervisión13. El objetivo principal del sistema es sustituir a los humanos en lugares peligrosos, detectando cualquier peligro potencial mediante algoritmos de IA entrenados13. La visión por ordenador identifica los escenarios inseguros y los envía al sistema central, que genera recomendaciones de seguridad sobre dónde deben sustituirse los humanos13.
Procesamiento y Clasificación de Minerales
La IA está optimizando los procesos de tratamiento y clasificación de minerales:
Clasificación Inteligente de Minerales
Los sistemas de clasificación basados en IA pueden identificar minerales valiosos de la roca residual en tiempo real, mejorando las tasas de recuperación y reduciendo los costos de procesamiento1. La compañía minera Vale lanzó su primer centro de IA en 2020 en Espírito Santo, utilizando la tecnología para analizar muestras de mineral y tomar decisiones sobre los mejores métodos de clasificación para maximizar la recuperación de minerales12.
Procesamiento con Imágenes Hiperespectrales
La IA también se está desarrollando en el procesamiento de minerales para mejorar la productividad y eficiencia de las operaciones mineras5. En la etapa de trituración se está trabajando con imágenes Hyperspectral para obtener datos espectrales de alta resolución que contienen información del mineral procesado5. Con algoritmos de IA, las características de estos datos se pueden extraer para desarrollar patrones espectrales únicos para cada mineral, optimizando el proceso de clasificación5.
Automatización de Procesos
La IA se utiliza para automatizar diversos procesos en la minería, como la clasificación y separación de minerales, la optimización de los procesos de trituración y molienda, y el control de la calidad del producto final10. Los algoritmos de IA pueden ajustar automáticamente los parámetros de los equipos y sistemas en función de las condiciones cambiantes, lo que lleva a una mayor eficiencia y productividad10.
Gestión Ambiental y Sostenibilidad
La IA está jugando un papel crucial en la mejora de la sostenibilidad ambiental de las operaciones mineras:
Monitoreo Ambiental
La IA en la minería puede trabajar para reducir el impacto ambiental y el riesgo en el lugar mediante el análisis de datos de manera rápida y eficiente12. En particular, la IA puede identificar áreas donde se pueden optimizar las operaciones, así como considerar el impacto en el entorno1. Utilizando datos geológicos, climáticos y operativos, esta tecnología permite detectar filtraciones en relaves y derrames químicos, identificar patrones anómalos en las operaciones mineras y activar protocolos preventivos para minimizar impactos ambientales14.
Optimización Energética
El uso de la IA y tecnologías avanzadas para optimizar el uso de la energía beneficia a la industria minera mediante el análisis de datos para identificar oportunidades de ahorro de energía y mejorar la eficiencia2. La IA puede analizar los patrones de consumo de energía y sugerir optimizaciones, conduciendo a una reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero y una menor huella de carbono814.
Gestión Eficiente del Agua
Uno de los recursos más importantes y escasos en la minería es el agua14. A través del análisis de grandes volúmenes de datos y el monitoreo en tiempo real, las soluciones basadas en IA permiten identificar ineficiencias operativas, generar alertas con recomendaciones específicas para reducir el consumo y optimizar procesos, disminuyendo costos y el uso de recursos naturales14.
Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones
La IA está transformando la forma en que se toman decisiones en la industria minera:
Análisis de Datos para Decisiones Estratégicas
Los algoritmos de inteligencia artificial pueden analizar grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real para identificar tendencias y relaciones no explícitas4. Esto proporciona información valiosa para respaldar la toma de decisiones estratégicas, como la selección de targets de exploración, la estimación de reservas minerales mediante modelamiento y la evaluación de la viabilidad económica de un proyecto4.
Beneficios en la Toma de Decisiones
Hay muchos beneficios para la IA que se utilizan para apoyar la toma de decisiones, incluyendo una mejor seguridad de los trabajadores, la mejora de procesos previamente largos y la reducción de costos12. Las herramientas de IA permiten a las empresas tomar la mejor decisión posible al tiempo que garantizan todos los factores clave2.
Casos de Implementación
La compañía minera Anglo American ha estado explorando constantemente aplicaciones de IA en sus operaciones mineras en sus esfuerzos por ser más sostenible y producir menos residuos12. La empresa ha desarrollado soluciones de IA para la exploración minera y la estimación de recursos, ayudando a los trabajadores a identificar posibles sitios mineros de manera más eficiente12.
Gemelos Digitales y Simulación
Los gemelos digitales están emergiendo como una tecnología clave en la minería moderna:
Funcionamiento de los Gemelos Digitales
Los gemelos digitales son réplicas virtuales que simulan todo lo que sucede en la planta de procesos mineros15. Esta tecnología permite crear una réplica virtual que contiene información sobre las características técnicas y funcionamiento del equipo real, proporcionada por los sensores instalados en la mina15. Con ello, se pueden realizar ensayos predictivos que ayuden a reducir riesgos, optimizar el uso de recursos y mejorar el desempeño de la producción15.
Implementación en Operaciones Mineras
Quellaveco, una operación minera de Anglo American, cuenta con gemelos digitales en toda su planta de procesos, lo que permite a los expertos en minería digital aplicar la inteligencia predictiva y modelar escenarios, mejorando así la eficiencia y la productividad de la mina15. Estos gemelos digitales se encuentran en el sistema de molienda, de flotación, manejo de relaves, control de agua y sistema eléctrico, entre otros15.
Beneficios de los Gemelos Digitales
Al alimentarse de datos de los equipos reales, los gemelos digitales van aprendiendo y brindan recomendaciones para evitar paradas de planta, lo que en cuestión de presupuesto puede significar un ahorro importante15. Estas réplicas se controlan desde el Centro Integrado de Operaciones (CIO), el «cerebro» que controla todos los procesos productivos, además de tener en tiempo real datos de producción, reportes de seguridad, procesos autónomos y mediciones de medio ambiente15.
Tendencias Futuras y Evolución
El futuro de la IA en la minería promete avances significativos:
Integración de Sistemas Autónomos
El futuro de la minería apunta hacia una mayor integración de sistemas autónomos interconectados, respaldados por gemelos digitales y plataformas de gestión inteligente en tiempo real7. La transición hacia operaciones digitales exige nuevas competencias en análisis de datos, programación y mantenimiento de sistemas autónomos, lo que requiere una actualización profunda en la formación técnica7.
Crecimiento del Mercado
El mercado de IA en minería está experimentando un crecimiento exponencial, valorado en $4.181 millones en 2024 y proyectado a crecer a una tasa anual compuesta del 22,4% hasta 20353. Este crecimiento está impulsado por las mejoras en tecnologías de mantenimiento predictivo y el desarrollo de operaciones mineras autónomas3.
Exploración con IA en América Latina
La exploración minera en América Latina está siendo impulsada por nuevas compañías que destacan el uso de la inteligencia artificial como una herramienta que permite dotar de capacidad aumentada, haciendo más de forma más eficiente y en menos tiempo16. Empresas como Veracio, especializada en escaneo de testigos en alta resolución multi espectral continua y analítica avanzada con IA para la minería, están expandiendo sus operaciones en la región, ofreciendo tecnologías que permiten maximizar la productividad de las operaciones16.
Conclusión
La inteligencia artificial está transformando radicalmente la industria minera, desde la exploración y descubrimiento de yacimientos hasta la gestión ambiental y la toma de decisiones estratégicas12. Las aplicaciones de IA en minería están generando beneficios tangibles en términos de eficiencia operativa, seguridad laboral, sostenibilidad ambiental y rentabilidad económica1012.
A medida que la tecnología continúa evolucionando, se espera que la integración de sistemas autónomos, gemelos digitales y análisis predictivo avanzado siga transformando la industria minera hacia operaciones más inteligentes, seguras y sostenibles715. Las empresas que adopten estas tecnologías estarán mejor posicionadas para enfrentar los desafíos futuros y mantener su competitividad en un mercado global cada vez más exigente814.
