Entre 2% y 4% mejoraría la eficiencia minera con Inteligencia Artificial

Los niveles de productividad y una ley más baja en la materia prima han obligado a la industria minera a incorporar sistemas que permitan hacer más eficientes los procesos y la inteligencia artificial (IA) se configura como uno de los caminos.

Sólo en 2015 esta tecnología levantó sobre US$2.000 millones en concepto de capital de riesgo. “Actualmente, la minería tiene una visión más abierta de lo que conlleva la IA. Pero hace algunos años, la mirada era de incredulidad. Incluso hoy, hay varias compañías que quieren invertir, pero antes, prefieren ver resultados concretos”, dice John Atkinson, docente de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez.

Thierry de Saint-Pierre, secretario ejecutivo del Fondo de Inversión Estratégica del Ministerio de Economía, indica que “para la minería es fundamental incorporar estas técnicas. Con mecanismos como machine learning (aprendizaje automático), la posibilidad de hacer de la industria un rubro más eficiente es real”. Además señala: “Puede generar mejoras que se traducen en un grado de eficiencia que puede optimizarse entre 2% y 4%”, apunta De Saint-Pierre.

Atkinson cuenta que entre las técnicas está la incorporación de redes neuronales artificiales. Con ellas, por ejemplo, se puede canalizar la utilización de vehículos inteligentes no tripulados. “Esto va mucho más allá de tener camiones sin operador, sino dispositivos que son capaces de analizar el terreno en el minuto y tomar una decisión adecuada al escenario que se presenta para la máquina”, dice el académico. Del mismo modo, estas técnicas permiten hacer un mejor uso de los recursos como la programación de operaciones.

Los datos son para la inteligencia artificial, lo que es el alimento para los humanos. Mientras más información tiene un sistema, más se nutre y aprende. Bajo esa premisa opera Navigo Mining. “La minería tiene muy bien medidas y sensorizadas las faenas, sin embargo, por lo general casi no hace uso de esa data. Al contar con toda esa información histórica ayudamos a comprender de mejor manera la efectividad de los procesos”, cuenta Rodrigo Retamal, jefe de proyectos de esta empresa dedicada a incorporar sistemas de IA en los procesos mineros. Además, enfatiza que a través del análisis de variables se puede predecir qué va a ocurrir y generar más ingreso o ahorro. “A través de estos sistemas las faenas mineras pueden tener recuperación de mineral entre 3% y 4%. Se trata de un ingreso significativo para las empresas”.