La inteligencia artificial (IA) es fundamental en la transformación de los paradigmas de la ingeniería. Esta ofrece herramientas y metodologías que mejoran la precisión, eficiencia y adaptabilidad en diversos campos.
Los líderes en ingeniería de minas que quieran mantenerse a la vanguardia en la carrera de la IA deben centrarse en cuatro áreas clave: IA generativa, verificación y validación, modelos de orden reducido (ROMs) y diseño de sistemas de control.
Tendencia uno: la IA generativa llega a los diagramas de bloques, modelos 3D y flujogramas
Mientras el enfoque inicial de la IA generativa basado en texto sigue influyendo en el software centrado en los flujos de trabajo, su impacto en herramientas de ingeniería con abstracciones de mayor nivel aún es limitado.
El año 2025, se espera un progreso continuo en la aplicación de la IA generativa a herramientas de ingeniería “sin código”, como diagramas de bloques, modelos 3D y flujogramas. Estas herramientas permiten a los ingenieros mineros representar gráficamente sistemas complejos, editar componentes fácilmente
y gestionar la complejidad inherente.
Además, son esenciales para la productividad de los ingenieros y refuerzan su confianza en el rendimiento a nivel de sistema. La integración de IA generativa con estas herramientas aumentará aún más su productividad, manteniendo interfaces familiares para los usuarios finales. Más herramientas en este campo integrarán copilotos de IA capaces de comprender modelos de ingeniería y asistir en su diseño y gestión.
Tendencia dos: los ingenieros aplican verificación y validación para cumplir con normas de IA
Los organismos reguladores de la industria están introduciendo requisitos, marcos y guías de cumplimiento de IA a medida que su integración en sistemas críticos de seguridad se acelera.
En respuesta, los ingenieros deben priorizar los procesos de verificación y validación (V&V) para asegurar que sus componentes de IA estén listos para su implementación en todas las condiciones. Además, deben cumplir con posibles estándares de fiabilidad, transparencia y ausencia de sesgos.
La V&V es crucial para verificar la robustez de los modelos de deep learning
y detectar escenarios fuera de distribución OOD (Out of Distribution), especialmente en aplicaciones críticas para la seguridad. La verificación de robustez es vital porque las redes neuronales pueden clasificar erróneamente los inputs con cambios mínimos e imperceptibles, conocidos como ejemplos adversarios.
Los ingenieros pueden ofrecer pruebas matemáticas de la consistencia de un modelo y probar estos escenarios mediante métodos de verificación formal, como la interpretación abstracta. Este proceso mejora la fiabilidad del modelo y asegura el cumplimiento de normas de seguridad al identificar y abordar vulnerabilidades.
La detección de datos OOD es igualmente importante, pues permite que los sistemas de IA reconozcan y manejen inputs no familiares de forma adecuada. Esta capacidad es vital para mantener la precisión y seguridad, especialmente cuando los datos inesperados provocan predicciones erróneas. La capacidad de distinguir entre datos dentro ID y fuera de distribución OOD asegura que los modelos de IA deriven los casos inciertos a expertos humanos, evitando fallos en aplicaciones críticas.
Centrarse en la V&V permite a los ingenieros cumplir con marcos y normas de IA mientras avanzan en el desarrollo de productos para minería. Un enfoque proactivo garantiza que los sistemas de IA sean confiables, seguros y éticamente sólidos, manteniendo una ventaja competitiva en un entorno en rápida evolución.
Tendencia tres: auge de los modelos de orden reducido basados en IA en ingeniería
Se espera que crezca el uso de modelos de orden reducido (ROMs) basados en IA, impulsado por avances en la tecnología de IA y en el poder de cómputo. Los ingenieros que adopten estos modelos mejorarán el rendimiento y fiabilidad de los sistemas,
así como la eficiencia en el diseño y la simulación.
El principal impulso detrás de este cambio es la necesidad de gestionar sistemas cada vez más complejos, manteniendo altos niveles de precisión y velocidad. Los modelos tradicionales de ingeniería asistida por computadora (CAE) y dinámica de fluidos computacional (CFD) son precisos, pero requieren muchos recursos y no son óptimos para aplicaciones en tiempo real. Los ROMs basados en IA reducen la demanda computacional mientras mantienen la precisión. Permiten simular fenómenos complejos más rápidamente y facilitan iteraciones y optimizaciones más ágiles.
Además, la capacidad de estos modelos para adaptarse a parámetros y condiciones variables aumenta su aplicabilidad en distintos escenarios. Esta adaptabilidad es especialmente valiosa en campos donde los sistemas requieren modelado y simulación detallada de fenómenos físicos complejos. Esta capacidad acelera el proceso de desarrollo, reduce costos y mejora la fiabilidad del producto final.
Tendencia cuatro: la IA derriba barreras en el control de sistemas complejos
La integración continua de la IA en el diseño de control transformará el campo, especialmente en la gestión de sistemas complejos y aplicaciones embebidas. Tradicionalmente, el diseño de sistemas de control se basaba en modelos físicos que requerían profundo conocimiento del sistema. El modelado basado en datos estaba limitado a modelos lineales válidos solo en una parte del rango de diseño.
La IA está transformando este panorama al permitir la creación de modelos no lineales precisos a partir de datos. Esto permite generar modelos que combinan principios físicos y datos, válidos en todo el rango operativo. Este avance permite un mejor control de sistemas complejos.
Integración en sistemas embebidos
Al mismo tiempo, el crecimiento del poder de cómputo en microcontroladores facilita la integración directa de algoritmos de IA en los sistemas. Esta integración tiene gran impacto en sectores como la electrónica de consumo y la automoción, donde los sistemas altamente receptivos son ahora comunes.
Por ejemplo, herramientas eléctricas con IA monitorizan y reaccionan a cambios ambientales, como variaciones súbitas en la densidad del material que puedan suponer riesgos. Estas herramientas ajustan automáticamente su operación, mejorando la seguridad y el rendimiento.
La convergencia de IA con sistemas de control y sistemas embebidos inaugura una nueva era de diseño de control más robusto, adaptativo e inteligente. Los ingenieros ahora pueden crear sistemas que aprenden y se adaptan en tiempo real, ofreciendo una precisión y eficiencia sin precedentes. Esto permite que las soluciones impulsadas por IA aborden problemas tradicionales de control, abriendo el camino hacia sistemas más inteligentes e integrados en múltiples ámbitos de la ingeniería. La IA seguirá evolucionando y ofreciendo grandes oportunidades en la ingeniería minera.
Los ingenieros mineros deben entusiasmarse con la evolución y maduración continua de la IA. La fusión entre conocimientos físicos y modelos de IA mejorará la transparencia y adaptabilidad, reduciendo el carácter de “caja negra” de los enfoques tradicionales. La democratización de herramientas de IA permite a los ingenieros acceder más fácilmente a capacidades avanzadas.
Estos avances elevarán el papel de la IA en la ingeniería y permitirán a los profesionales técnicos construir mejores sistemas de forma más rápida y eficaz.
Este artículo ha sido publicado originalmente en el blog de Australian Mining y ha sido traducido y publicado por GĚRENS en mayo de 2025.
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