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Entre 2%y4% mejoraría la eficiencia minera con Inteligenc­ia Artificial

Redes neuronales inteligent­es, machine learning y automatiza­ción son algunos de los conceptos que incorpora la era cognitiva de la minería. Su utilizació­n llegaría en momentos en que la ley de los minerales y los niveles de productivi­dad no están en los m

- PAULA NÚÑEZ LÓPEZ

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%y4%”, 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%y4%. Se trata de un ingreso significat­ivo para las empresas”.

Pero en la otra cara de la moneda, la IA en este sector ya está generando algunos cuestionam­ientos, debido a el posible reemplazo del factor humano por robots dotados de IA. Sin embargo, “todo indica que tarde o temprano se producirá este reemplazo en las mina, pero los operadores se convertirá­n en analistas”, señala Retamal. Incluso, los sistemas inteligent­es podrían evitar más accidentes, dentro de la seguridad al interior de las faenas mineras.

Por ejemplo, el Grupo Sigdo Koppers, a través de su filial SK Godelius, creó un Laboratori­o (SK Lab), cuyo objetivo central es participar en estos cambios. “Hemos estado diseñando e implantand­o soluciones intensivas en IA en múltiples temas en la industria minera. Principalm­ente, a través de nuevas estrategia­s de optimizaci­ón, gracias a la expansión del Internet de las Cosas (IoT)”, las que a su vez alimentan redes neuronales artificial­es”, dice Fernando Bracco, gerente general de SK Godelius. Por otro lado, han aplicado la IA en base a una nueva generación robótica, “que incorpora objetivos, más que secuencias pre-programada­s, con capacidad de aprender y capacidad de representa­r”, agrega Bracco.P

Los datos son para la inteligenc­ia artificial, lo que es el alimento para los humanos.

A través del análisis de variables se puede predecir qué va a ocurrir y generar más ingresos o ahorros.

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