MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 570 / MARZO 2025 68 pos y niveles de gestión, interpretación y administración de datos. Uno de ellos, Big Data Analytics, que permite adoptar decisiones de negocios. El Data Science y la inteligencia artificial tienden a evolucionar hacia Deep Learning, que comprenden aplicaciones sustentadas en redes neuronales que hacen viable anticipar patrones complejos de comportamiento detectados en los datos que van recopilando y el Data Lake, que es un dispositivo de almacenamiento que permite proteger y conservar múltiples datos que podrían usarse en el futuro. La idea de esta tecnología disruptiva es la de ayudar a las personas a adoptar decisiones, optimizando calidad y servicio. No es un secreto que en los últimos años los avances tecnológicos alcanzados por la humanidad han tenido un crecimiento verdaderamente sorprendente y un especial desarrollo realmente increíble. De hecho, este despegue acelerado, y sorprendente, se ha tornado más intenso con motivo de la aparición de la pandemia del Covid–19, que fue un periodo crítico en nuestra historia; El mismo que obligó a utilizar distintas plataformas digitales, manejo de medios electrónicos, inteligencia artificial, entre otros avances tecnológicos recientes que puedan suplir las reuniones presenciales, facilitar cálculos, procesar abundante información, entre otros alcances. En este punto, resulta lógico, afirmar, que, desde la aparición de las innovaciones tecnológicas y digitales, jamás se dejó de avanzar en la era de la transformación digital y en el proceso de modernización de los procesos productivos y de información. Es de esta forma, que hoy en día se cuenta con programas de IA, grandes máquinas de procesamiento de datos, equipos operados bajo realidad aumentada, virtual, entre otros. Incluso, se ha venido dando casos de países que han recurrido a prototipos de robots utilizados para desempeñar tareas manuales bajo programación. Distintas naciones cuentan con un desarrollo significativo en lo que concierne al financiamiento y promoción de las industrias 4.0, en especial en el sector de la I.A. Entre estos, podemos identificar a Singapur, Japón, Corea del Sur, Alemania, Suecia, Dinamarca, Taiwán y EE.UU. Sin lugar a dudas, la nueva era digital de la IA, de la robótica y del desarrollo digital y tecnológico ha venido para permanecer en la sociedad para servir de mucha ayuda en nuestras tareas cotidianas, optimizar procesos, hacer más eficiente el proceso industrial, entre otros beneficios. Como era de preverse, este periodo de transición tecnológico-digital y de apogeo de la IA, también se ha extendido a distintos campos complejos y especializados como la actividad minera. De hecho, la minería se sirve de la IA por medio de distintas herramientas, tales como: mantenimiento preventivo de fajas transportadoras, el uso de robots multipropósito, robots que instalan artefactos explosivos en minería subterránea para evitar riesgos físicos en los trabajadores, así como aplicaciones que posibilitan una optimización energética amigable con el medio ambiente. Definitivamente, la IA en la actividad minera no solo se extiende a los ámbitos descritos, sino que se extiende a otros usos específicos que añaden competitividad, eficacia y eficiencia en las operaciones mineras. Es indiscutible, que la minería inteligente se encuentra a la vanguardia de los cambios en dicha industria al revolucionar la forma en la que se conducen las operaciones diarias en la industria. Estas herramientas inteligentes, están en condiciones de procesar grandes cantidades de datos y aportar soluciones tecnológicas que inciden en la capacidad de producción, la seguridad y la eficacia en el proceso minero. Es de esta forma, que dentro de los principales casos de uso de IA en la industria minera actual podemos citar: La predicción de interrupciones de la cadena de suministro Las herramientas de la IA están diseñadas para predecir la información futura de la cadena de suministro, como la previsión de la demanda de productos específicos y la optimización de los niveles de inventario. Del mismo modo, la IA podría identificar interrupciones en la cadena de suministro y apuntar a agilizar los procesos. Optimización energética El uso de la IA puede ser importante para contribuir al análisis de datos orientados a identificar oportunidades de ahorro de energía que generen eficiencia operativa. El objetivo es apuntar al buen funcionamiento y la seguridad de las operaciones mineras. Provisión de datos medioambientales La IA puede aportar en la reducción del impacto ambiental y los riesgos del lugar a través del análisis de datos de forma eficiente y rápida. Contribución dentro del proceso de exploración La IA puede contribuir a optimizar el proceso de exploración minera mediante el análisis de grandes cantidades de datos, la identificación de objetivos in situ y la provisión de información sobre ambos. Las compañías mineras, suelen recurrir a esta herramienta de IA para procesar datos geológicos y geofísicos que permitan identificar posibles ubicaciones de depósitos de mineral para así optimizar las operaciones de perforación.
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