MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 582 / MARZO 2026 51 cumple un papel central. En esta fase, los datos dejan de ser solo observaciones y se convierten en información predictiva y operativa. La IA puede intervenir de varias maneras. En primer lugar, mediante algoritmos de detección de anomalías, que identifican comportamientos inusuales en series temporales. Por ejemplo, si un talud presenta una aceleración de deformación distinta a su patrón histórico, el sistema puede detectarlo antes de que el cambio sea evidente para un operador humano. Lo mismo puede ocurrir con un aumento anormal en la presión de poros, una variación inesperada en la turbidez de una quebrada o un patrón de lluvia acumulada que se acerca a condiciones críticas. En segundo lugar, la IA puede utilizarse para modelos predictivos. Estos modelos aprenden de datos históricos y de eventos previos para estimar la probabilidad de que ocurra una condición de riesgo. En un proyecto minero, esto puede traducirse en modelos para prever inestabilidad de taludes, riesgo de falla en relaves, episodios de erosión acelerada, superación de umbrales hidrológicos o variaciones en la calidad del agua15. En tercer lugar, la IA permite construir sistemas de fusión de datos, es decir, modelos que combinan múltiples fuentes simultáneamente. Esta es una de sus mayores fortalezas. Un algoritmo puede integrar precipitación acumulada, humedad del suelo, inclinación de ladera, deformación superficial detectada por InSAR, presión de poros y caudal del río, generando una evaluación integral del riesgo. En vez de analizar cada variable por separado, se interpreta el comportamiento conjunto del sistema16. En cuarto lugar, la IA puede apoyar la optimización operativa y ambiental. Por ejemplo, puede recomendar ajustes en bombeo, drenaje, programación de acarreo, manejo de aguas o secuencias de intervención cuando detecta que ciertas actividades incrementan el riesgo bajo determinadas condiciones climáticas17. Desde el punto de vista de la seguridad, lo más importante es que la IA permite pasar de un enfoque reactivo a uno predictivo y preventivo. Ya no se espera a que un valor supere un límite para actuar, sino que se identifican trayectorias de comportamiento que anuncian la aproximación a una condición crítica. Capa de modelación digital y gemelo operativo Una evolución avanzada del sistema consiste en construir un gemelo digital del proyecto minero, es decir, una representación virtual dinámica del terreno, las infraestructuras y las variables operativas. Este gemelo se alimenta continuamente con datos reales del campo y permite simular escenarios futuros. En minería y gestión ambiental, esto puede traducirse en modelos 3D y 4D que integran geología, geotecnia, hidrología, meteorología, monitoreo estructural y evolución temporal. Tabla 1. Variables Clave para Monitoreo Ambiental y Geotécnico Variable Tecnología de monitoreo Uso en gestión del riesgo Precipitación Estaciones meteorológicas automáticas Predicción de lluvias intensas Humedad del suelo Sensores geotécnicos Evaluación de saturación del terreno Nivel de ríos Sensores hidrológicos Alertas de crecientes súbitas Deformación del terreno InSAR satelital Detección de deslizamientos Estabilidad de taludes Sensores geotécnicos Prevención de fallas geomecánicas 15 InSAR for Land Monitoring. European Space Agency (2019). 16 Applications of Machine Learning in Geotechnical Engineering. Elsevier (2020). 17 The future of mining: Building from the bottom up. McKinsey & Company (2021).
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