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Top 10 usos de la inteligencia artificial en minería

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Mining Digital considera algunos de los principales usos de la inteligencia artificial (IA) en la minería y cómo la minería inteligente está liderando los cambios en la industria.

La IA está alterando 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.

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

10: Predecir las interrupciones de la cadena de suministro

En 2021, McKinsey declaró 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 enfrentar los desafíos de la industria. Los modelos de IA se pueden utilizar 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.

También puede identificar interrupciones en la cadena de suministro y apuntar a agilizar los procesos. IBM, en particular, tiene su Watson Supply Chain que utiliza IA para permitir la gestión proactiva de interrupciones a través de alertas inteligentes y conocimientos en tiempo real para las operaciones de las empresas mineras.

9: Optimización energética

El uso de 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, como resultado, mejorar la eficiencia.

Rio Tinto ha experimentado desarrollos masivos para garantizar el buen funcionamiento y la seguridad de sus minas. En particular, ha estado trabajando para lograr una mayor innovación para sus minas inteligentes mediante la creación de Centros de Excelencia que se centran en la analítica, la automatización, la gestión de activos y la energía y el cambio climático.

8: Datos medioambientales

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 eficiente. En particular, la IA puede trabajar para identificar áreas donde se pueden optimizar las operaciones, así como considerar el impacto en el entorno.

El líder minero BHP y el gigante tecnológico Microsoft están utilizando IA y aprendizaje automático (ML) para impulsar la producción de cobre. Las empresas están haciendo esto mediante el uso de datos en tiempo real de los concentradores de cobre y Azure Machine Learning para hacer predicciones por hora. En consecuencia, estos se utilizan para hacer recomendaciones al equipo de operaciones.

7: Exploración

La IA puede ayudar con la exploración minera mediante el análisis de grandes cantidades de datos, la identificación de objetivos in situ y la provisión de información sobre ambos. Proporciona una mayor eficiencia en el sitio con respecto al tiempo y el costo.

Barrick Gold Corporation, una de las compañías mineras de oro más grandes del mundo, es un ejemplo de una compañía que ha estado implementando tecnologías de inteligencia artificial para la exploración minera durante varios años. La compañía utiliza algoritmos de IA para procesar datos geológicos y geofísicos y ayuda a identificar posibles ubicaciones mineras y optimizar las operaciones de perforación.

6: 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 a los equipos de mantenimiento de posibles fallas en los equipos con anticipación. Esto no solo garantiza una mayor seguridad in situ para la fuerza laboral humana, sino que también permite a las empresas planificar mejor con anticipación.

ABB Global utiliza el mantenimiento predictivo para la minería con su servicio ABB Ability Predictive Maintenance. Proporciona a los operadores de minas paneles e informes en tiempo real fáciles de usar con la condición de cada activo. Esto permite reparaciones rápidas y elimina el mantenimiento innecesario que podría ser un riesgo para la seguridad.

 

5: Evaluaciones de seguridad y riesgos

Como se mencionó anteriormente, la IA tiene la capacidad de evaluar y alertar sobre posibles riesgos en un sitio minero. Esto podría ser transformador para las operaciones mineras, ya que crea un entorno igualmente más eficiente y seguro para la fuerza laboral humana.

La optimización de los sistemas también ayuda a gestionar y comprender las evaluaciones de riesgos. Tomorrow.io en particular, tiene tecnología de pronóstico del tiempo que utiliza IA para predecir el clima y proporcionar a las empresas mineras una ventaja competitiva. Por lo tanto, las empresas pueden tomar decisiones más informadas en diversos aspectos de sus operaciones.

4: Robótica

La automatización aumenta continuamente con la introducción de más herramientas de minería eléctrica que a veces pueden llegar donde los mineros no pueden. El fabricante de plataformas robóticas impulsadas por IA, Offworld, anunció en enero de 2023 que está tomando órdenes para implementar sus sistemas de minería robótica de enjambres industriales de IA a partir de 2024.

La línea de robots autónomos está construida para inspeccionar entornos, tanto en la superficie como bajo tierra, realizando excavaciones, recolectando, transportando y procesando materiales. Sus unidades de batería extienden el tiempo de funcionamiento operativo de cada robot al realizar un intercambio y carga autónomos de baterías in situ.

3: Clasificación de minerales

Los sistemas de clasificación basados en IA pueden identificar minerales valiosos de la roca residual en tiempo real y, en última instancia, mejorar las tasas de recuperación y, como resultado, reducir los costos de procesamiento.

La compañía minera líder mundial Vale lanzó su primer centro de IA en 2020 en Espírito Santo. Con un compromiso con la sostenibilidad y la seguridad, la compañía 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.

2: Sistemas de apoyo a la toma de decisiones

Hay muchos beneficios para la IA que se utilizan para apoyar la toma de decisiones, incluida una mejor seguridad de los trabajadores, la mejora de procesos previamente largos y la reducción de costos. En particular, la compañía minera Anglo American ha estado explorando constantemente aplicaciones de IA en sus operaciones mineras en sus esfuerzos por ser más sostenibles y producir menos residuos.

La compañía ha desarrollado soluciones de IA para la exploración minera y la estimación de recursos y ayuda a los trabajadores a identificar posibles sitios mineros de manera más eficiente. Las herramientas de IA permiten a la empresa tomar la mejor decisión posible al tiempo que garantizan todos los factores clave anteriores.

1: 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 áreas potencialmente peligrosas de un sitio. Komatsu, en particular, ocupa un lugar destacado en la industria minera en lo que respecta a los vehículos automatizados, ya que su enfoque de la minería inteligente tiene como objetivo maximizar las operaciones, pero con la máxima seguridad.

La compañía utiliza camiones mineros de accionamiento eléctrico tanto para la construcción como para las operaciones mineras, con una amplia gama de camiones de 30 a 400 toneladas de capacidad para ayudar a sus clientes a cumplir sus objetivos de productividad, impulsando en última instancia la innovación en suspensión, transmisión y operación autónoma.

Este artículo ha sido publicado originalmente por Mining Digital. Ha sido traducido y publicado por GĚRENS en junio de 2023. 

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