Minería inteligente: ¿Qué beneficios y desafíos trae su implementación?

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El principal desafío para la implementación de la minería inteligente se encuentra en la fase de levantamiento de información y comprensión de los recursos que este proceso necesitará.

Para todos, es innegable el valor que aporta el sector de Minería e Hidrocarburos a la economía peruana ante su crecimiento destacado del 66,89% en el último mes de mayo 2021 en comparación a este mismo mes en el 2020, según INEI.

Precisamente a la luz de ese incremento porcentual y de la nueva coyuntura actual a causa de la crisis sanitaria, iniciativas como la transformación digital en este rubro se comienzan a hacer cada vez más necesarias.

Especialmente las relacionadas al uso de la Inteligencia Artificial (IA) en este sector en tanto los beneficios que esta tiene para, por ejemplo, reducir los alcances del impacto ambiental al efectivizar los procesos de identificación y extracción de áreas prometedoras.

Sin embargo, así como existen beneficios, también se cuenta con algunos desafíos que toda empresa de este sector debe tener en cuenta para aprovechar idóneamente estos avances.

Tabla de Contenidos

¿Por qué optar por la Minería inteligente?

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De acuerdo a Paul Daugherty de la consultora Accenture, acudir a la minería inteligente posee tres (3) ventajas bastante diferenciadas:

  • Es posible utilizar la IA para identificar etapas del proceso que no se ejecutaban idóneamente y realiza continuas mejoras.
  • Hace manejable atender problemas que anteriormente parecían no tener solución o que fuesen males perennes al modelo de negocio.
  • Contribuye a la mejora en la manipulación de la maquinaria utilizada para un incremento de la productividad.

Adicionalmente a esto, la IA en minería posee los siguientes beneficios más propiamente relacionados a la actividad minera:

#1 Óptimo tratamiento de áreas prometedoras

Una de las principales dificultades de la minería tiene que ver con la capacidad para identificar áreas prometedoras para la extracción y proceder con un adecuado protocolo de extracción que permita aprovechar el territorio lo máximo posible.

Mediante la organización de data, es posible dotar a la IA de las fuentes suficientes para reproducir un mapa modelado en 3D que describa a detalle las propiedades del área y sugiera nuevos terrenos de exploración en base a lo ya aprendido por el algoritmo.

#2 Incrementar la rentabilidad en un 13%

De acuerdo a Rio Tinto Group, el uso de camiones autónomos repotenciados con Inteligencia Artificial permite al sector minero generar un ahorro del 13% en costos de operación en tanto que estos equipos se encuentran mejor capacitados para la voladura, perforación, extracción carga y transporte de minerales.

#3 Reducción de riesgos y siniestros

A diferencia de otros sectores, en la minería se producen la mayor cantidad de accidentes laborales por la poca capacidad de prevención que se tiene ante siniestros por deslizamientos u otro relacionados a la naturaleza misma de las condiciones de trabajo. En ese sentido, el uso de la minería inteligente permite transformar las actividades preventivas tradicionales en un registro de data estructurada que haga viable diseñar algoritmos de predictibilidad para predecir escenarios riesgosos de trabajo.

Del mismo modo, es posible generar una cultura más amena en torno a la prevención de desastres mediante la simulación de siniestros con tecnología VR y AR.

#4 Disminuir el impacto ambiental

Gracias al aprendizaje inteligente, la Inteligencia Artificial hace posible para las empresas que trabajan con minería inteligente establecer un control idóneo de los parámetros ecológicos para reducir su huella ambiental, teniendo esto impacto positivo, por ejemplo, en el control de la temperatura de las aguas subterráneas.

Desafíos de la IA en minería

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Ahora bien, existen tres (3) desafíos diferenciados en torno a la implementación de la IA en el sector de minería.

#1 La calidad de los datos

Llevar un control adecuado de la fuente de origen de los datos es uno de los principales puntos de dolor de toda empresa minera que busca integrar IA en sus procesos. Por ello, es importante poner especial atención a la separación entre problemas de acceso a información real que puedan existir y anomalías en el funcionamiento de los procesos que puedan condicionar la veracidad de la data.

#2 Identificar la estructura correcta del modelo

Al momento de trabajar con IA, es importante que todos los usuarios puedan hacer un uso eficiente de estos recursos. En ese sentido, es importante identificar el modelo adecuado para cada proceso en el que se acudirá a la IA para una correcta manipulación e implementación.

#3 Comprender todos los requisitos previos a su implementación

La IA ofrece grandes beneficios para ayudar en el control de la eficiencia empresarial. Sin embargo, dependiendo del tipo de código utilizado y la estructuración de la data, esta puede sostener determinados requisitos para su implementación. Por ello, es importante conocer todo lo que implicará acudir a este recurso, verificar el grado de escalabilidad que se tiene con los proveedores y consultar o auditar con expertos el proceso de implementación.

Como has podido ver hasta ahora, el uso de IA tiene numerosos beneficios para este sector siempre, los cuales pueden aprovecharse siempre y cuando esta se pueda implementar adecuadamente.

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