La IA en minería, una industria que evoluciona

La inteligencia artificial (IA) se encuentra vigente desde hace varias décadas tras la evolución de las computadoras modernas, pero su presencia en nuestras vidas cotidianas data de hace menos tiempo, aunque apenas nos demos cuenta cuánto interactuamos a diario. Aunque su estadio es incipiente en relación con su potencial, podría protagonizar un cambio de paradigma, tal como lo generó Internet. Sus aplicaciones en sectores como salud, finanzas, transporte o educación van en aumento. 

La IA aplicada a la industria minera mejora la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad de las operaciones. El sector -que se caracteriza por su permanente innovación- aprovecha al máximo las nuevas tecnologías para el presente y el futuro de una industria clave para el desarrollo y la transición energética.

Bases de trabajo de Glencore con proveedores mineros

Esta tecnología está presente en situaciones cotidianas como, por ejemplo, la recomendación que hacen las plataformas de streaming para sugerir películas y series en función del interés del usuario, pero es por demás relevante en sectores industriales, como la medicina, la agricultura, las finanzas y las comunicaciones, ya que acelera procesos, minimiza errores y permite desarrollar soluciones efectivas y novedosas.

En la minería, las herramientas de IA son de uso habitual en tareas repetitivas y análisis complejos en tiempo real, que involucran múltiples variables y los resultados ayudan a una mejor toma de decisiones, a evaluar condiciones de riesgo y a mantener ambientes industriales más seguros.

Por ejemplo, se puede realizar un monitoreo real de condiciones de estabilidad de una mina sin la participación del trabajador en terreno. En el caso de la IA en video potencia el análisis de las imágenes y detecta condiciones anormales, desde un embotellamiento de tránsito hasta una conducta humana que pone en riesgo su seguridad y la de terceros, y genera alertas tempranas para responder con acciones más efectivas en la mitigación de problemas.

A su vez, logra advertir circunstancias de riesgo que llevaría más tiempo detectar, lo que se traduce en garantizar mayor seguridad, productividad y reducción de costos. 

Otra de las aplicaciones tecnológicas de IA destacada en la industria minera es el uso de camiones autónomos, que no tienen conductor en cabina, pero sus actividades y movimientos están monitoreados a distancia. La ventaja es que los camiones pueden hacer su trabajo de carga y descarga en terrenos complejos e incluso en horas nocturnas o en condiciones de visibilidad reducida con la máxima seguridad. Estos camiones de gran porte pueden analizar miles de variables y evaluar patrones, advirtiendo características y cambios en el terreno y el entorno.

En vehículos no autónomos también hay aplicaciones de IA que son excelentes soluciones para promover la seguridad. En la empresa minera Glencore Pachón -cuyo proyecto se encuentra en San Juan- ya está instalado en 25 vehículos el sistema de asistencia al conductor para el manejo seguro, que detecta posibles riesgos y emite una alerta temprana para prevenir accidentes. Funciona con un conjunto de dispositivos, un procesador y una o más cámaras instaladas en el parabrisas que identifican salidas involuntarias de carril, posible colisión, detección de peatones, entre otras variables. 

Ante alguna de estas situaciones se activa un protocolo de acción de acuerdo con el lugar en el que se halle, y al tipo de asistencia que requiera el vehículo y su conductor. Cuando el sistema detecta fatiga y somnolencia se activan íconos en la pantalla de la unidad, luego suena una alarma para alertar y, si amerita, se indican paradas obligatorias. 

“Es apasionante el avance tecnológico y cómo la digitalización de procesos y el uso de modernas técnicas de análisis automatizado de grandes volúmenes de datos han potenciado la capacidad para que las computadoras puedan entregar predicciones, hacer recomendaciones, notificar alertas”, explica el ingeniero civil Luis Gutiérrez, Líder Senior de Proceso de Glencore Pachón. 

Aplicada a la minería se destacan mejoras en:

•la seguridad al reducir incidentes entre 30% y 40% 
•el mantenimiento con disminución en tiempos de equipo detenido entre 25% y 30%
•la clasificación de minerales alrededor de 90% 
•la reducción de costos entre 10% y 15%
•la eficiencia operativa entre 20% y 25%

Incidencia en la fuerza laboral

Gutiérrez, experto con más de 25 años a cargo de áreas de tecnología -sobre todo de automatización- en operaciones mineras de América del Sur subraya que “la IA no reemplaza a los profesionales de áreas técnicas y operativas, sino que es una herramienta que complementa su trabajo. El perfeccionamiento de los especialistas es cada vez más relevante y se incrementa en la medida en que se implementan las novedades tecnológicas”. 

En el área de Recursos Humanos tiene una incidencia positiva, ya que puede contribuir en tareas básicas de selección, reducción de sesgos en el proceso de toma de personal, entrenamiento personalizado, identificación de patrones que favorezcan la seguridad de los colaboradores, monitoreo de salud y condiciones de riesgo. 

También se aplica en la creación de nuevos puestos de trabajo que pueden realizarse de forma remota y en favorecer la inclusión de grupos de personas que por las particularidades de la actividad no podrían trasladarse a terreno. Si bien la IA tiene un rol asistencial, las decisiones las toman las personas. 

Desafíos 

Tal como sucede en cada revolución tecnológica, los puestos de trabajo con actividades rutinarias pueden quedar obsoletos, pero también surgen muchos otros, tan o más relevantes, que requieren mayor especialización. De hecho, todas las áreas de Tecnología de la Información y Ciberseguridad crecen cada día. De allí que, entre los desafíos de IA en la minería, se destaque la necesidad de formación de colaboradores y operadores para que puedan utilizarla de manera adecuada. Asimismo, se sería importante generar estrategias y planes de acción conjuntos con sindicatos e instituciones educativas para favorecer la adaptación de perfiles y de herramientas actuales.

La IA también tiene el reto de seguir fortaleciendo el trabajo multidisciplinario, ya que son tan importantes los grandes centros de operación remota como los especialistas que están en campo, y cada uno de los roles de la actividad. En este sentido, es clave entender cómo las personas, los equipos y las innovaciones tecnológicas pueden contribuir a operaciones más ágiles, eficientes y seguras. 

En síntesis, la implementación de la IA en la minería del cobre requiere la integración con los sistemas existentes y las fuentes de datos, capacitación y educación, capturar el conocimiento de los diferentes niveles de la organización, y la seguridad y privacidad de los datos.

En Glencore Pachón, la tecnología es clave para reducir riesgos en la conducción y robustecer la seguridad de los trabajadores.

El sistema de monitoreo y rastreo satelital de Glencore Pachón permite conocer en tiempo real la ubicación de los vehículos, la velocidad y el estado del conductor.