Aplicaciones de IA en la minería permitirían aumentar seguridad y rendimiento - 28 de Diciembre de 2023 - El Mercurio - Noticias - VLEX 973617779
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Aplicaciones de IA en la minería permitirían aumentar seguridad y rendimiento

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Vincent

Análisis históricos de rendimiento, monitoreo de rutas logísticas, salud de los trabajadores y medidas de seguridad. Estas son algunas de las áreas de la minería que producen gigantescos volúmenes de datos. Un solo camión de carga, por ejemplo, genera varios terabytes al año en datos digitales, y en una operación minera como Chuquicamata circulan más de 70 camiones de extracción al día. Con tal flujo de información, este rubro productivo se ha convertido en uno de los focos para potenciales aplicaciones de inteligencia artificial (IA) que generen impacto positivo y permitan a la industria hacer frente a los desafíos aún por resolver."Chile tiene un desarrollo tecnológico de alto nivel en la industria minera. Como gran actor de la minería mundial, nuestro país está avanzando en términos de digitalización, incorporando una serie de herramientas en ámbitos de gestión de flotas, modelamientos de rajos, monitoreo y mantenimiento predictivo", señala Julián San Martín, vicepresidente de Entel Digital, quien agrega que la seguridad de los trabajadores, y el uso y optimización de recursos energéticos e hídricos son otras áreas de aplicación de la IA.Avanzando hacia un uso intensivoDaniel Merege, senior manager de AI & Data en Deloitte, coincide en que las principales potencialidades están en la optimización de procesos, mantenimiento de los activos críticos y seguridad: "La proyección para la industria es la intensificación del uso de la IA, con diferentes aplicaciones coexistiendo en un ecosistema digital de soluciones inteligentes e integradas", afirma.Un reciente reporte de esta consultora sobre IA aplicada en minería consigna experiencias como la de RockMass Technologies, que obtiene y analiza información en tiempo real de la superficie rocosa de las minas, identificando posibles factores de riesgo y procesando datos 18 veces más rápido en comparación con mediciones hechas de forma tradicional en terreno. Otros ejemplos son Ionic Engineering, cuya IA ha sido entrenada para buscar y detectar las mejores vetas según concentración de cobre, y Shyft Inc., que ha usado machine learning para identificar los momentos del día con mayor demanda de energía y hacer ajustes para reducir el gasto energético.Gestión de las tareas riesgosasAdemás de mantenimiento y operaciones, la seguridad minera es un campo en donde se visualizan importantes aplicaciones. Nicolás Tagle, superintendente de Analítica...

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