IA en la industria minera: Del mineral a la optimización

El sector minero y la extracción de minerales son vitales para nuestra vida cotidiana, ya que alimentan 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 enorme. El último avance se presenta en forma de inteligencia artificial (IA).

La visión artificial es un subcampo de la IA que brinda a las máquinas la capacidad de ver y comprender su entorno, y está cada vez más presente en la minería. Se espera que las tecnologías de visión artificial empresarial generen unos ingresos globales de 386.000 millones de dólares para 2031. Con la creciente 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 mediante la automatización de trabajos que son demasiado peligrosos para los trabajadores. En este artículo, exploraremos cómo se utilizan la IA y la visión artificial en la industria minera. ¡Empecemos!

Comprensión de la tecnología minera inteligente

La industria minera, uno de los sectores más antiguos conocidos, se remonta a la antigüedad cuando la gente extraía minerales y metales para herramientas, materiales de construcción y comercio. A pesar de su larga historia, la industria se encuentra ahora en un punto de inflexión, necesitando tecnología moderna para mantenerse al día con la creciente demanda de materiales críticos para el consumo mundial de energía.

El uso de la tecnología de IA está ayudando a que la minería se aleje de los métodos antiguos y de mano de obra intensiva para pasar a procesos más inteligentes e impulsados por la tecnología. Dado que 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 de la minería, desde sistemas de visión artificial en camiones autónomos hasta empresas mineras que utilizan el aprendizaje automático para predecir la demanda de diferentes minerales en función del mercado.

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Aquí hay una visión más detallada de algunas de las otras tecnologías de IA que se están utilizando en la minería:

• Mantenimiento predictivo: Los algoritmos de IA se pueden utilizar para analizar datos de equipos de minería para predecir cuándo necesitan mantenimiento. Esto ayuda a prevenir averías inesperadas y minimizar el tiempo de inactividad. Mantiene las operaciones funcionando sin problemas y reduce el riesgo de accidentes causados por fallas en los equipos, lo que aumenta la seguridad de la maquinaria y los mineros.

• Tecnología vestible: Los dispositivos vestibles integrados con IA pueden controlar la salud de los mineros y su seguridad. Supervisan 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 a los supervisores.

• Visión artificial: Se puede utilizar para supervisar el trabajo y proporcionar actualizaciones en tiempo real. Estos conocimientos ayudan a mejorar la productividad y a que los centros de trabajo mineros sean más seguros.

Aplicaciones de visión artificial en la minería

Ahora que hemos aprendido cómo la IA está integrada en la minería, veamos más de cerca algunas formas en que la visión artificial puede agilizar y ayudar en las aplicaciones mineras. Al analizar imágenes y videos utilizando modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11, podemos extraer información que ayude a optimizar diversas operaciones mineras.

Automatización de la minería impulsada por la IA de visión

La visión artificial se puede utilizar para clasificar y graduar minerales. La clasificación y graduación de minerales ayuda a reducir la cantidad total de minerales enviados a los circuitos de molienda, que pueden requerir una gran cantidad de energía para funcionar. Una ley más baja significa una menor concentración de minerales y solo se considera para su posterior procesamiento la ley más alta del mineral. Tradicionalmente, esto se hacía revisando manualmente las muestras de mineral, y podía durar horas o incluso días.

Las tareas de visión artificial como la segmentación de imágenes pueden ayudar a acelerar el proceso de identificación y clasificación de muestras de mineral de alta calidad. Los modelos, como YOLO11, que admiten la segmentación se pueden utilizar para analizar imágenes de muestras de mineral a nivel de píxel. Ayuda a distinguir las partículas minerales del resto del material que se está analizando. Los métodos basados en la visión también son más precisos que las técnicas tradicionales y ayudan a evitar la clasificación errónea de mineral de alta calidad, lo que puede provocar desperdicio.

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‍Los sistemas de visión artificial también se pueden utilizar para crear y supervisar límites que definen zonas específicas donde se pueden verter diferentes tipos de materiales de minería. Los errores, como confundir pilas de mineral marginal con residuos, pueden llevar a que se descarten materiales valiosos o a que se procesen los materiales equivocados. Un sistema de Visión IA 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, se puede alertar inmediatamente a los supervisores para que intervengan y solucionen el problema, minimizando los errores y mejorando la eficiencia operativa. 

La IA en el procesamiento de minerales: Supervisión de equipos

La maquinaria pesada es el corazón de la minería, pero puede representar un riesgo si no se mantiene bien. Las cámaras con IA pueden supervisar estas máquinas en tiempo real para garantizar que funcionen de forma segura. Si algo parece desgastado o está a punto de averiarse, el sistema alerta al equipo para que lo arregle antes de que cause un accidente. 

Por ejemplo, las cintas transportadoras, que son clave para mover el mineral y los materiales de desecho en las minas, a menudo tienen problemas como desgarros, derrames o piezas desgastadas que ralentizan el funcionamiento. Estos pueden parecer problemas menores. Sin embargo, una cinta rota puede derramar material, bloquear el sistema y causar retrasos innecesarios. 

Detectar estos problemas a tiempo puede acelerar las reparaciones y mantener todo funcionando sin problemas. Los sistemas de visión artificial pueden monitorear las correas en tiempo real para detectar problemas como desgarros, holguras, derrames o ralentizaciones. También pueden trabajar con dispositivos de Internet de las cosas (IoT) como sensores de vibración y cámaras infrarrojas para una revisión detallada, asegurándose de que los materiales sigan moviéndose sin interrupciones.

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IA para mejorar la seguridad en la minería

Proteger la salud y la seguridad de los mineros es primordial en los emplazamientos mineros. Los emplazamientos mineros pueden ser un entorno de trabajo difícil; desde terrenos inestables hasta maquinaria pesada, muchas áreas son propensas a posibles problemas de seguridad. Según la Administración de Seguridad y Salud Minera de EE. UU., hubo alrededor de 42 muertes en la minería solo en 2023.

Las técnicas de visión artificial se pueden utilizar para trazar zonas seguras y peligrosas alrededor de los sitios mineros. La IA de visión puede monitorear estos sitios en tiempo real con alta precisión, eliminando la necesidad de supervisión manual. Si alguien entra en una zona propensa a accidentes, como trituradoras, taladros o cualquier equipo grande que gire o vibre, se enviarán alertas a los supervisores. Este sistema puede prevenir accidentes graves al tiempo que garantiza operaciones mineras sin problemas.

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

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Además, se pueden añadir reconocimiento facial y detección de emociones a estos sistemas para supervisar los signos de estrés y fatiga. Si un minero está fatigado o exhausto mientras opera maquinaria pesada de minería, se puede alertar a los supervisores para evitar accidentes.

Pros y contras de la IA en la minería

La minería integrada con IA ofrece una serie de ventajas, desde la supervisión en tiempo real hasta una respuesta más rápida a las emergencias. Estas son algunas de las principales ventajas:

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

• Mayor productividad: La automatización basada en IA mejora la productividad al agilizar las tareas repetitivas y optimizar los flujos de trabajo.

• Respuestas de emergencia más rápidas: La IA se puede utilizar para identificar rápidamente accidentes, localizarlos y proporcionar detalles críticos, acelerando los tiempos de respuesta ante emergencias.

Sin embargo, a pesar de la creciente adopción de la IA en la minería, todavía hay algunos desafíos que considerar:

• Altos costos de implementación: El costo de la IA, los sistemas de visión artificial, 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 el clima extremo pueden interferir con las cámaras y reducir la precisión de los sistemas de IA.

• Ética y preocupaciones de privacidad: La monitorización continua a menudo plantea problemas éticos y de privacidad. Para generar confianza y apoyo por parte de los trabajadores, las empresas mineras pueden ser transparentes sobre cómo se recopilan y utilizan los datos.

El impacto de las operaciones mineras impulsadas por IA

Las tecnologías de IA y visión artificial 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 las principales minas de todo el mundo creen que la IA tendrá un impacto notable en sus minas. 

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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 artificial para transformar esta industria, ofreciendo perspectivas prometedoras para el futuro. 

Resumiendo

La IA y la visión artificial están cambiando la forma en que funciona la minería, haciéndola más segura, eficiente y sostenible. Estas tecnologías ayudan con tareas como la predicción del mantenimiento de los equipos, la mejora de la seguridad y la clasificación de los minerales con mayor precisión. 

Si bien existen desafíos, como los altos costos y las duras condiciones de trabajo, los beneficios superan las desventajas. A medida que la IA siga mejorando, desempeñará un papel aún más importante para que la minería sea más inteligente y responsable en el futuro.

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