Desde especialistas y académicos hasta profesionales de campo, empresas y sindicalistas, todos comparten cierto optimismo acerca de las potencialidades que la inteligencia artificial (IA) en el sector minero en la actualidad.
Así como en otros ámbitos productivos la IA llegó para simplificar el procesamiento de información, reducir márgenes de error y ahorrar tiempos, también en el sector minero las posibilidades de la IA abren expectativas y especulaciones de distinto tipo.
El Constructor relevó información sobre el tema y conversó con Gustavo Gil, decano de la carrera de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional de Salta, quien estuvo a cargo del primer Simposio Nacional sobre esta temática, junto a integrantes de la Cámara Argentina Minera (CAEM) y la Asociación Obrera Minera (AOMA).
¿Cuántas de las expectativas que genera la IA se están convirtiendo en certezas? Desde Salta, Gustavo Gil explica que la integración de la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la industria minera en 5 ámbitos centrales: Exploración y prospección avanzada, Optimización de operaciones mineras, Seguridad, Gestión del impacto ambiental e Incremento de la eficiencia y productividad.
En lo que representa al primer punto, Gil explica que “La IA está permitiendo una identificación más precisa y eficiente de posibles yacimientos minerales. A través de una combinación de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático, la IA ofrece nuevas herramientas para explorar el subsuelo de manera más efectiva”, asimismo, detalla el especialista “es posible realizar análisis de grandes conjuntos de datos geológicos para identificar patrones y anomalías que podrían indicar la presencia de depósitos minerales; la predicción de yacimientos minerales, ya que los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar datos históricos y correlacionarlos con características geológicas específicas; también es posible identificar patrones geológicos complejos que podrían pasar desapercibidos para los métodos tradicionales de exploración”. Todo esto, que está estrechamente relacionado con la posibilidad de detectar, por ejemplo, estructuras geológicas ocultas (fallas, pliegues e intrusiones que pueden ser indicativos de la presencia de depósitos minerales), genera nuevas posibilidades de trabajo optimizado y prevención de imprevistos asociados.
Otro aspecto que destaca el especialista es la optimización de operaciones mineras. En este sentido, los algoritmos se utilizarían para mejorar la planificación de producción, logística y mantenimiento de equipos, garantizando una operatividad más con más eficiencia y productividad en empresas mineras. “Optimización de la Cadena de suministro, gracias al análisis de datos de demanda e inventario, por ejemplo, el mantenimiento predictivo y la automatización de procesos permiten grandes ahorros de tiempos en tareas imprevistas o repetitivas, liberando recursos humanos para tareas más estratégicas”, enumera el especialista.
Al igual que en otros sectores, la seguridad es una de las grandes ventajas que la IA llega a evolucionar:
“Los sistemas de IA están constantemente monitoreando las condiciones de seguridad en las minas mediante sensores y análisis de datos en tiempo real. Esto posibilita la detección temprana de potenciales riesgos y la toma de medidas correctivas de forma automatizada o la alerta a los trabajadores, reduciendo así el riesgo de accidentes”.
Gustavo Gil
Asimismo, un nuevo tipo de monitoreo inteligente da la posibilidad de identificar y alertar sobre riesgos potenciales, como deslizamientos de tierra, colapsos de túneles o acumulación de gases tóxicos. Además, pueden reconocer comportamientos inseguros de los trabajadores, como el incumplimiento de procedimientos de seguridad o la operación inadecuada de maquinaria.
Gestión ambiental inteligente
La IA al servicio del procesamiento de datos también puede redundar en un proceso que minimice el consumo de recursos naturales y reduzca la generación de residuos y emisiones contaminantes, por ejemplo. Además, explica Gustavo Gil, ciertos modelos de IA pueden prever y mitigar los impactos ambientales asociados a la actividad minera. “La aplicación de la IA puede incluso identificar oportunidades para mejorar los procesos de extracción y procesamiento de minerales, desarrollar sistemas de gestión de residuos más eficientes, identificando formas de reducir, reciclar o reutilizar los desechos generados durante la actividad minera; colaborar en el monitoreo ambiental con el objetivo operar con datos en tiempo real para detectar impactos adversos como contaminación del agua o deforestación, permitiendo una respuesta rápida y efectiva”, enumera el Decano y detalla que los datos predictivos, que se trabajan tanto sobre la base de información histórica como la que se genera en tiempo real, hace posible la toma de decisiones informadas y esto siempre es una posibilidad de mitigación de impactos.
Respecto de qué manera colabora la IA en el incremento de eficiencia y productividad, el decano comparte: “En la automatización de tareas, el análisis avanzado de datos, el monitoreo remoto de operaciones y la optimización en tiempo real permite mejorar desde los procesos mismos de trabajo hasta las cadenas de suministros, reduciendo costos, prediciendo fallos, reduciendo el tiempo de inactividad no planificado y mejorando la disponibilidad de los activos”. Vale destacar que, cuando se habla de datos en materia de IA, se está haciendo referencia a Datos Avanzados, es decir, al análisis de grandes volúmenes que permite detectar patrones, tendencias y oportunidades.
Nuevo paradigma laboral minero
Más allá de la posibilidad de avanzar hacia un nuevo paradigma minero fuertemente anclado en datos de mayor calidad, un relevamiento reciente de la consultora Deloitte trae otro tema central que es el de la posibilidad de diseñar nuevos equipos de trabajo no tradicionales y roles exponenciales. En su informe, se detalla que “a medida que la industria minera avanza hacia operaciones integradas, los flujos de trabajo en toda la mina están siendo reimaginados. La automatización permite que las personas trabajen de forma remota y que las empresas confíen más en trabajadores contingentes, lo que resulta en equipos compuestos tanto por empleados a tiempo completo como por trabajadores ocasionales que pueden estar en diferentes ubicaciones geográficas”, detalla el informe. Esto significa, como contraparte, que los líderes tendrán que gestionar cada vez más a individuos con antecedentes dispares, así como a una fuerza laboral robótica integrada. A medida que la adopción de IA y análisis avanza, las empresas mineras están adquiriendo la capacidad de utilizar nuevos conocimientos y, como resultado, los mineros están comenzando a definir los roles exponenciales que pueden ser necesarios en el futuro. Un ejemplo concreto que describe el informe es el nuevo rol del “científico de datos del centro nervioso”, una posición caracterizada por ejercer un vínculo crítico entre las operaciones digitalizadas (incluida la tecnología operativa, los activos, los flujos de procesos, etc.), el plan de vida útil de la mina y la estrategia comercial. “Los científicos de este tipo utilizarían su visión analítica central y experiencia operativa para alinear las operaciones mineras con la intención estratégica a través de la visualización del panel de indicadores clave de rendimiento (KPI), desarrollar algoritmos de análisis avanzados, supervisar el aprendizaje automático y auditar los caminos de decisión de la automatización cognitiva”, detalla el informe. Está claro que todo esto plantea un desafío de liderazgo crítico que, para abordarlo, se requerirá de una visibilidad mucho más detallada no solo de las habilidades declaradas de su personal, sino también de sus competencias nativas menos tangibles.
Hoy el paradigma está cambiando totalmente en nuestra área de educación, que es lo que tratamos de brindar en nuestra casa de estudios, porque hay que incorporarlo y es algo que se viene transversalmente. Para eso, los profesionales se acercan cada vez más e intercambian ideas para crear un nivel de inteligencia que complemente y potencie la capacidad humana y no que la reemplace.
El compromiso del sector es seguir generando espacios que hagan la co-creación y la investigación conjunta, entre las universidades y profesionales del sector, para que la participación activa sea un proceso de capacitación constante que vaya creando el futuro que hoy empieza a tomar cada vez más forma.
Inteligencia artificial y virtualidad
El entrenamiento y simulación virtual es otro eslabón fundamental de la cadena de beneficios que hoy vislumbra la Minería. “La posibilidad de desarrollar programas de este tipo, permiten a los trabajadores practicar situaciones de emergencia y mejorar sus habilidades de respuesta ante diferentes escenarios, puede contribuir a una cultura de seguridad más sólida”, resume Gil. Más allá de la capacitación en los términos en los que hoy la conocemos, la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA), impulsadas por la IA, ofrecen un potencial mayor en la minería que se hacen tangibles, por ejemplo, en las visualizaciones 3D inmersivas de datos operativos, lo que permite a los mineros comprender mejor los entornos subterráneos. Asimismo, el mantenimiento remoto, dado que los técnicos pueden usar RV o RA para ver equipos a distancia y realizar reparaciones o mantenimiento sin tener que viajar al sitio, y el control de maquinaria a través de interfaces de RV o RA, que permiten controlar maquinarias pesadas de forma remota. Estas son solo algunas de las muchas oportunidades de un futuro cada vez más cercano. Empresas como BHP ya utilizan RV para capacitar a sus trabajadores en procedimientos de seguridad y para planificar operaciones de minería subterránea. Rio Tinto está utilizando la RA para ayudar a sus técnicos a realizar reparaciones y mantenimiento de equipos y Vale analiza datos de sensores y geofísicos para identificar áreas potenciales de mineralización.
