jueves 25 mayo 2023
El director ejecutivo del Advanced Mining Technology Center de la Universidad de Chile, Javier Ruiz del Solar, fue el encargado de dar la charla inaugural de la segunda versión de Mining Tech Summit, evento que tuvo lugar en Santiago el pasado 18 de mayo.
En su charla, centrada en cómo la inteligencia artificial y la robótica influyen en el desempeño de la actividad minera, destacó los beneficios de ambas tecnologías, como la optimización de todos los procesos de la cadena de valor minera y la provisión de información para la toma de decisiones (por ejemplo, para mantenimiento predictivo, uso eficiente de insumos como energía y agua, etc.) en el caso de la IA, y la eficiencia operativa, reducción de huella de carbono y seguridad laboral en el caso de la automatización de equipos mineros.
Para ilustrar más los beneficios de la automatización en la minería, el Dr. Ruiz del Solar expuso cifras de diversos estudios: McKinsey, en 2015, estimaba que para el año 2025, a nivel global habría un beneficio total de 370.000 millones de dólares en términos de un mejor manejo de las operaciones, mantenimiento de equipos, seguridad laboral, diseño de equipos y productividad de las personas. En 2017 el Foro Económico Mundial dijo que en diez años la automatización traerá 425.000 millones de dólares en beneficios para la industria, sus clientes, la sociedad y el medioambiente; reducción de 610 millones de toneladas de CO2, y disminución del número de accidentes laborales en 1.000 en todo el mundo. Finalmente, McKinsey publicó este año que al 2032 la automatización aumentará la producción de cobre entre 500.000 y 1.000.000 de toneladas métricas en el mundo, gracias a un aumento de 2% a 4% en recuperación y 5% a 15% en throughput.
Sin embargo, para llegar a todos estos beneficios es necesario abordar distintos desafíos, entre los cuales el principal es el de la disponibilidad de los datos. Para obtener los datos que se requieren se deben desarrollar nuevos sensores que operen en tiempo real en entornos mineros, mejorar la transmisión de datos (o usar edge computing, procesamiento de datos en el lugar donde se generan) y aumentar la interoperabilidad entre sistemas. Además es necesario mejorar la robustez de los equipos autónomos: el Dr. Ruiz del Solar recalcó que en la actualidad los vehículos autónomos no pueden funcionar autónomamente por largos períodos de tiempo, pues el estado actual de la tecnología requiere que estos sean supervisados y asistidos por seres humano, de allí el propuesto paradigma de “minería autónoma colaborativa”.
Otros desafíos que se deben enfrentar son la utilización de distintos paradigmas de aprendizaje en inteligencia artificial (no supervisado, semi supervisado, reforzado, etc.); combinar el análisis de datos con el modelamiento fenomenológico; incorporar en las empresas el concepto de que la automatización y la IA requieren la sinergia de varios profesionales, como el analista de datos trabajando en coordinación con el experto minero, así como, en el caso de la automatización de equipos mineros, reducir la barrera de entrada a nuevos desarrolladores mediante, por ejemplo, contar con más sitios de prueba para maquinaria autónoma.