miércoles 6 octubre 2021
La Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) dio a conocer los resultados de su décimo Concurso IDeA I+D, convocatoria que financia la implementación de tecnologías que aporten a los desafíos país.
La Universidad de Chile se adjudicó el mayor número de proyectos a nivel nacional (16), siete de los cuales son encabezados por académicos e investigadores de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM). Entre ellos se encuentran una investigadora y un investigador del Advanced Mining Technology Center (AMTC).
La investigadora y académica del Departamento de Geofísica Diana Comte dirige un estudio para utilizar la tomografía sísmica como herramienta complementaria para la exploración minera. “Esta solución responde a la necesidad de encontrar nuevos yacimientos que se ubican a mayores profundidades, debido a que los que tenían evidencia superficial ya se conocen y están siendo explotados. Como las herramientas tradicionales de exploración no pueden alcanzar las profundidades requeridas, la tomografía sísmica surge como una metodología que apoya la exploración minera a diferentes escalas”, explica.
La metodología propuesta es amigable con el medio ambiente, ya que solo utiliza fuentes naturales (sismicidad), permitiendo a través de la determinación de tomografías sísmicas, la identificación de potenciales puntos de exploración minera basándose en las anomalías de velocidades. “El objetivo general de esta propuesta consiste en la integración de los resultados de la tomografía sísmica, con datos geológicos de superficie, datos geoquímicos y geofísicos disponibles, para determinar y caracterizar potenciales targets de exploración a escala greenfield y brownfield”, agrega la académica. El proyecto cuenta con el apoyo de Codelco y GRS Chile. Los datos integrados se analizarán con técnicas geoestadísticas y de machine learning, lo que permitirá identificar y caracterizar potenciales targets de exploración en cada una de las áreas.
Por su parte, el investigador Claudio Pérez, quien es también académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE), trabaja en un “Sistema basado en inteligencia artificial para determinar en tiempo real la granulometría del mineral en puntos de extracción”. “El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema automático de estimación granulométrica por medio de imágenes digitales, de alta precisión y en tiempo real, basado en inteligencia artificial usando redes neuronales convolucionales (CNNs) y aprendizaje profundo. El sistema debe ser capaz de identificar los diversos fragmentos de roca, y el entorno en que están ubicados considerando el suelo, muros y otros objetos presentes en las imágenes”, explica.
“El resultado del proyecto será la entrega de un servicio de estimación granulométrica automática de alta precisión y en tiempo real que permitirá a las empresas mejorar los procesos de fragmentación y así reducir significativamente los costos asociados a esta etapa. El principal componente de investigación científica es la utilización de métodos basados en inteligencia artificial (deep learning, CNNs, aprendizaje por transferencia, etc.) aplicados al análisis granulométrico en imágenes”, agrega.
Texto original: Comunicaciones FCFM.