Inteligencia artificial en el sector minero: del mineral a la optimización

El sector minero y la extracción de minerales son esenciales para nuestras vidas cotidianas, ya que suministran energía y materiales para todo, desde nuestros hogares hasta las tecnologías de las que dependemos. A lo largo de los años, esta industria ha experimentado muchos avances, desde el uso de herramientas de piedra hasta la maquinaria de gran tamaño. El avance más reciente llega en forma de inteligencia artificial (AI).

La visión por ordenador es un subcampo de la IA que proporciona a las máquinas la capacidad de ver y comprender su entorno, y cada vez está más presente en la minería. Se espera que las tecnologías empresariales de visión por ordenador generen unos ingresos globales de 386 mil millones de dólares para 2031. Con el aumento de la demanda de recursos, se necesitan máquinas inteligentes y sistemas para aumentar la productividad en el sector minero.

La IA también desempeña un papel en la mejora de la seguridad en las minas al automatizar tareas que son demasiado peligrosas para los trabajadores. En este artículo, exploraremos cómo se utilizan la IA y la visión por ordenador en la industria minera. ¡Empecemos!

Cómo entender la tecnología de minería inteligente#

La industria minera, uno de los sectores más antiguos conocidos, se remonta a la Antigüedad, cuando las personas extraían minerales y metales para fabricar herramientas, materiales de construcción y comerciar. A pesar de su larga historia, el sector se encuentra ahora en un punto de inflexión y necesita tecnología moderna para mantenerse al día con la creciente demanda de materiales esenciales para el consumo energético mundial.

El uso de tecnología de IA está ayudando a la minería a abandonar los métodos antiguos e intensivos en mano de obra para adoptar procesos más inteligentes e impulsados por la tecnología. Como la minería genera una gran cantidad de datos, la IA puede hacer que las operaciones sean más rápidas, fluidas y eficientes.

Las tecnologías de IA pueden utilizarse en todas las áreas de la cadena de valor minera, desde sistemas de visión por ordenador en camiones autónomos hasta empresas mineras que utilizan aprendizaje automático para prever la demanda de distintos minerales en función del mercado.

Fig. 1. Ejemplos de cómo se utiliza la IA en la cadena de valor minera.

Veamos más de cerca algunas de las otras tecnologías de IA que se utilizan en la minería:

• Mantenimiento predictivo: los algoritmos de IA pueden utilizarse para analizar datos de los equipos mineros y predecir cuándo necesitan mantenimiento. Esto ayuda a prevenir averías inesperadas y a minimizar los tiempos de inactividad. Mantiene las operaciones en funcionamiento sin problemas y reduce el riesgo de accidentes causados por fallos en los equipos, lo que mejora la seguridad de la maquinaria y de los mineros.

• Tecnología ponible: los dispositivos ponibles integrados con IA pueden supervisar la salud de los mineros y su seguridad. Monitorizan la frecuencia cardíaca, los niveles de fatiga y la exposición a sustancias nocivas. Si surge un problema de seguridad, estos dispositivos pueden alertar rápidamente a los mineros y supervisores.

• Visión por ordenador: puede utilizarse para supervisar el trabajo y proporcionar actualizaciones en tiempo real. Estos datos ayudan a mejorar la productividad y a hacer más seguros los lugares de trabajo mineros.

Aplicaciones de la visión por ordenador en la minería#

Ahora que hemos aprendido cómo se integra la IA en la minería, veamos más de cerca algunas formas en las que la visión por ordenador puede agilizar y ayudar en las aplicaciones mineras. Al analizar imágenes y vídeos mediante modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11, podemos extraer información útil para optimizar diversas operaciones mineras.

Automatización minera impulsada por la IA de visión#

La visión por ordenador puede utilizarse para clasificar y determinar la ley de los minerales. Clasificar y determinar la ley de los minerales ayuda a reducir la cantidad total de minerales que se envía a los circuitos de molienda, cuyo funcionamiento puede requerir una gran cantidad de energía. Una ley inferior significa una menor concentración de minerales, y solo el mineral de mayor ley se considera para su procesamiento posterior. Tradicionalmente, esto se hacía revisando manualmente muestras de mineral, un proceso que podía durar horas o incluso días.

Las tareas de visión por ordenador, como la segmentación de imágenes, pueden ayudar a acelerar el proceso de identificación y clasificación de muestras de mineral de alta ley. Los modelos, como YOLO11, compatibles con la segmentación pueden utilizarse para analizar imágenes de muestras de mineral a nivel de píxel. Esto ayuda a distinguir las partículas minerales del resto del material analizado. Los métodos basados en visión también son más precisos que las técnicas tradicionales y ayudan a evitar la clasificación errónea de mineral de alta ley, lo que puede provocar desperdicio.

Fig. 2. Un ejemplo de determinación de la ley del mineral mediante segmentación de imágenes.

Los sistemas de visión por ordenador también pueden utilizarse para crear y supervisar límites que definan zonas específicas donde puedan depositarse distintos tipos de materiales mineros. Los errores, como confundir montones de mineral marginal con residuos, pueden provocar que se desechen materiales valiosos o que se procesen materiales equivocados. Un sistema de IA de visión puede supervisar estas zonas en tiempo real, garantizando que los camiones carguen y transporten los materiales correctos a los lugares adecuados. Si se cruzan los límites o se colocan mal los materiales, los supervisores pueden recibir una alerta inmediata para intervenir y solucionar el problema, minimizando los errores y mejorando la eficiencia operativa.

IA en el procesamiento de minerales: supervisión de equipos#

Las máquinas pesadas son el corazón de la minería, pero pueden suponer un riesgo si no reciben un buen mantenimiento. Las cámaras con IA pueden supervisar estas máquinas en tiempo real para garantizar que funcionan de forma segura. Si algo parece desgastado o está a punto de averiarse, el sistema alerta al equipo para que lo repare antes de que provoque un accidente.

Por ejemplo, las cintas transportadoras, que son fundamentales para mover el mineral y los materiales residuales en las minas, suelen sufrir problemas como desgarros, derrames o piezas desgastadas que ralentizan las operaciones. Estos problemas pueden parecer menores. Sin embargo, una cinta desgarrada puede derramar material, bloquear el sistema y causar retrasos innecesarios.

Detectar estos problemas con antelación puede acelerar las reparaciones y mantener todo en funcionamiento sin problemas. Los sistemas de visión por ordenador pueden supervisar las cintas en tiempo real para detectar problemas como desgarros, holguras, derrames o ralentizaciones. También pueden funcionar con dispositivos del Internet de las cosas (IoT), como sensores de vibración y cámaras infrarrojas, para realizar una comprobación detallada y garantizar que los materiales sigan moviéndose sin interrupciones.

Fig. 3. La visión por ordenador detecta un problema en la cinta transportadora.

IA para mejorar la seguridad minera#

Proteger la salud y la seguridad de los mineros es primordial en las explotaciones mineras. Trabajar en una explotación minera puede ser complicado; desde terrenos inestables hasta maquinaria pesada, muchas zonas presentan posibles problemas de seguridad. Según la Administración de Seguridad y Salud Minera de EE. UU., solo en 2023 se produjeron alrededor de 42 muertes en la minería.

Las técnicas de visión por ordenador pueden utilizarse para delimitar zonas seguras y peligrosas alrededor de las explotaciones mineras. La IA de visión puede supervisar estas zonas en tiempo real con gran precisión, eliminando la necesidad de supervisión manual. Si alguien entra en una zona propensa a accidentes, como las cercanas a trituradoras, perforadoras o cualquier equipo grande que gire o vibre, se enviarán alertas a los supervisores. Este sistema puede prevenir accidentes graves y garantizar al mismo tiempo que las operaciones mineras se desarrollen sin problemas.

Otro buen ejemplo es utilizar la visión por ordenador para supervisar los protocolos de seguridad mediante la detección de objetos. Estos protocolos pueden incluir la identificación de EPI (cascos, guantes, chalecos y gafas) y el seguimiento de los procedimientos operativos adecuados. Un sistema de supervisión basado en IA puede señalar a los mineros que no cumplan las medidas de seguridad y alertar a las autoridades responsables.

Fig. 4. Un ejemplo del uso de Ultralytics YOLO11 para detectar equipos de protección individual (PPE).

Además, pueden añadirse el reconocimiento facial y la detección de emociones a estos sistemas para supervisar signos de estrés y fatiga. Si un minero está fatigado o exhausto mientras maneja maquinaria minera pesada, se puede alertar a los supervisores para prevenir accidentes.

Ventajas e inconvenientes de la IA en la minería#

La minería integrada con IA ofrece numerosas ventajas, desde la supervisión en tiempo real hasta una respuesta más rápida ante emergencias. Estos son algunos de sus principales beneficios:

• Reducción de costes con el tiempo: la automatización impulsada por la IA reduce los costes laborales y las ineficiencias operativas, lo que genera un ahorro significativo con el tiempo.

• Aumento de la productividad: la automatización habilitada por IA mejora la productividad al agilizar las tareas repetitivas y optimizar los flujos de trabajo.

• Respuestas de emergencia más rápidas: la IA puede utilizarse para identificar rápidamente accidentes, localizarlos y proporcionar información esencial, acelerando los tiempos de respuesta ante emergencias.

Sin embargo, a pesar de la creciente adopción de la IA en la minería, todavía hay algunos retos que deben tenerse en cuenta:

• Altos costes de implementación: el coste de la IA, los sistemas de visión por ordenador, la infraestructura y el personal cualificado puede ser un desafío para muchas pequeñas empresas mineras.

• Condiciones ambientales adversas: el polvo, la poca iluminación, las vibraciones y las condiciones meteorológicas extremas pueden interferir con las cámaras y reducir la precisión de los sistemas de IA.

• Cuestiones éticas y de privacidad: la supervisión continua suele plantear problemas de privacidad y ética. Para generar confianza y obtener el respaldo de los trabajadores, las empresas mineras pueden explicar abiertamente cómo se recopilan y utilizan los datos.

El impacto de las operaciones mineras impulsadas por la IA#

Las tecnologías de IA y visión por ordenador están teniendo un impacto significativo en las operaciones mineras de todo el mundo. Las encuestas sugieren que el 96 % de los empleados que trabajan en grandes explotaciones mineras de todo el mundo creen que la IA tendrá un impacto notable en sus minas.

Fig. 5. El impacto de la IA en la minería.

Es evidente que la IA en la minería no es solo una tendencia, sino un cambio fundamental hacia operaciones más seguras, eficientes, productivas y sostenibles. A medida que avanza la tecnología, también crece el potencial de la IA y la visión por ordenador para transformar esta industria, lo que ofrece perspectivas prometedoras para el futuro.

Conclusiones#

La IA y la visión por ordenador están cambiando la forma de trabajar en la minería, haciéndola más segura, eficiente y sostenible. Estas tecnologías ayudan en tareas como predecir el mantenimiento de los equipos, mejorar la seguridad y clasificar los minerales con mayor precisión.

Aunque existen desafíos, como los costes elevados y las difíciles condiciones de trabajo, las ventajas superan a los inconvenientes. A medida que la IA siga mejorando, desempeñará un papel aún más importante para hacer que la minería sea más inteligente y responsable en el futuro.

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