viernes 28 noviembre 2025
Las aplicaciones de la inteligencia artificial en la minería fue el tema central de la presentación del Dr. Javier Ruiz del Solar, líder del área de automatización del Advanced Mining Technology Center (AMTC) de la Universidad de Chile en el seminario ANSCO 2025. El evento, organizado por la Asociación Gremial Nacional de Supervisores del Cobre, tuvo precisamente a la IA como tema central.
El investigador inició su presentación enseñando nociones básicas de machine learning y enumeró las tareas en que dicha tecnología se utiliza: clasificación/regresión, detección de anomalías, aprendizaje reforzado, IA generativa, etc.
En cuanto a los beneficios que a la industria pueden aportar el uso de grandes volúmenes de datos (big data) en conjunto con la inteligencia artificial, el Dr. Ruiz del Solar destacó: un mejor entendimiento de los recursos geológicos, especialmente en etapas de exploración y de estimación de recursos; la capacidad de monitorear en tiempo real procesos y estado de equipos críticos y de tomar decisiones rápidas en consecuencia, y el poder hacer modelamiento predictivo de procesos. En cuanto al monitoreo de equipos, el académico destacó que ello permite realizar mantenimiento predictivo al tener información más precisa sobre (por ejemplo) desgaste de neumáticos en vehículos o el momento adecuado para el recambio de piezas.
Otros beneficios mencionados por el Dr. Ruiz del Solar fueron la optimización del flujo de material en tiempo real, la optimización del uso de insumos importantes como energía y agua y la posibilidad de desarrollar modelos integrados de operación de distintos procesos unitarios, o incluso de la operación completa. Agregó el monitoreo y predicción de impacto ambiental de las operaciones en su entorno (considerando elementos como agua, glaciares, emisiones de CO2, relaves, biodiversidad, polvo, etc.), y la automatización y teleoperación de equipos y vehículos con el objetivo de aumentar la seguridad de las operaciones.
Finalmente, describió algunos de los desafíos que la minería debe abordar para una mayor integración de la inteligencia artificial en sus operaciones. En primer lugar, aumentar la cantidad y flujo de datos necesarios para que la IA monitoree y tome sus decisiones; esto implica contar con más y mejores sensores que recojan información de los procesos en la mayor cantidad de etapas posible, optimizar la transmisión de esos datos (lo que implica trabajar en redes de datos más rápidas y mejorar el Internet de las Cosas) y apuntar a la interoperabilidad de sistemas y equipos. Luego, el evaluar y combinar distintos tipos de paradigmas de aprendizaje de las IA (no supervisado, autosupervisado, semisupervisado, contrastive, reforzado, etc.). También hay que combinar el modelamiento fenomenológico de los procesos con el análisis de datos captados por los sensores. Por último, trabajar con un enfoque multidisciplinario: el analista de datos no puede trabajar solo, sino que debe hacer equipo con un experto minero o metalurgista, pues ambos saberes deben ser complementarios.
Otros oradores del seminario fueron la Dra. Karen Oróstica, profesora e investigadora del Instituto de Data Science de la Universidad del desarrollo; Manuel Ramos, supervisor de la División Andina de Codelco; Ignacio Muñoz, Product Marketing Manager de ABB, y Rubén Alvarado, presidente ejecutivo de Codelco, quien dio las palabras de cierre del evento.