El avance de la Inteligencia Artificial en la minería: aplicaciones y desafíos

La industria minera se encuentra en un proceso de transformación impulsado por el avance de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML). Estas tecnologías han demostrado ser herramientas clave para optimizar la eficiencia, seguridad y sostenibilidad de las operaciones mineras, desde la exploración hasta el cierre de minas. La minería en San Juan no es ajena a esta transformación y ya hay actividades que se están manejando con IA en las minas de la provincia.

Carlos Meza, ingeniero de Minas con más de 16 años de experiencia en compañías líderes como BHP, Barrick y SSR Mining, sostiene que "virtualmente no hay límite en la aplicación de Machine Learning e inteligencia artificial en cualquiera de los procesos existentes de mina". Actualmente, ya existen aplicaciones comerciales insertadas en distintas etapas de la minería. En exploración, herramientas como LithoLens, Corescan e Imago están revolucionando la identificación y análisis de muestras. En producción, sistemas como TOMRA, Motion Metrics y ASPEN Technologies optimizan la fragmentación y el procesamiento del mineral. En la etapa de cierre de minas, el monitoreo en tiempo real basado en IA mejora la gestión ambiental y la seguridad estructural de los depósitos.

Aplicaciones clave de la IA en minería
Uno de los usos más avanzados de la IA en minería es la detección temprana de riesgos operativos. "La aplicación de sistemas de detección temprana basada en IA no está limitada solo a equipos móviles", explicó Meza. Existen monitores portátiles que analizan en tiempo real la exposición a gases y niveles de polvo y ruido fuera de norma. También se han implementado sistemas predictivos de estabilidad de taludes y detección de fallas en equipos críticos, como los sistemas de ventilación en minería subterránea. Estas innovaciones permiten anticiparse a posibles accidentes y mejorar la seguridad de los trabajadores.
En términos de producción, Meza habló de como marcha del sistema Motion Metrics, una aplicación de visión por computadora basada en IA. "Este sistema se basa en la detección de fragmentación y objetos extraños (metales) en tiempo real", señaló. Al mejorar la eficiencia en la selección del material extraído, se reducen costos y se maximiza la productividad minera.

Minería autónoma: una realidad en desarrollo
Otra de las grandes revoluciones impulsadas por la IA es la automatización del transporte en minería. "La implementación de camiones autónomos en la minería ofrece numerosos beneficios. Incrementa la seguridad al reducir la exposición de los operarios a entornos peligrosos y minimiza el riesgo de accidentes asociados a errores humanos", destacó Meza. Además, estos vehículos pueden operar de manera continua, sin necesidad de descansos, lo que aumenta la productividad.
Casos recientes en la región, como las operaciones en Escondida (BHP), Quellaveco (Angloamerican) y Brucutu (Vale), han demostrado la efectividad de los camiones autónomos. Sin embargo, la transición hacia la minería autónoma también plantea desafíos en términos de capital humano. "El reto del capital humano es prepararse para la gestión del recurso, porque a pesar de que físicamente los camiones autónomos no tienen operadores en cabina, estos aún requieren técnicos, programadores, especialistas en telecomunicaciones y operadores de sala en control (dispatch)", advirtió Meza.

Las minas totalmente autónomas, que antes eran consideradas un concepto futurista, ya están en desarrollo. Empresas como Río Tinto y BHP han implementado operaciones altamente automatizadas en Australia, estableciendo un modelo de referencia para la industria global. "El pronóstico para la próxima década es que la adopción de minas autónomas continuará creciendo, impulsada por la necesidad de mejorar la seguridad, reducir costos operativos y enfrentar la escasez de mano de obra calificada", explicó Meza.

Futuro de la IA en la minería
A pesar de los avances, la incorporación de IA en la minería enfrenta retos importantes. Entre ellos, se destaca la alta inversión inicial en infraestructura y tecnología, la interoperabilidad entre equipos de diferentes proveedores y la necesidad de contar con una conectividad robusta, como redes 5G, para garantizar el control y monitoreo en tiempo real.
Además, la transformación digital en minería requiere una adecuación en la formación del talento humano. "Es fundamental formar especialistas en IA aplicada a minería, que combinen conocimientos técnicos con comprensión de los procesos mineros, para aprovechar al máximo estas herramientas y optimizar la operación", destacó Meza. La capacitación y adaptación de los trabajadores a nuevas habilidades digitales será clave para el éxito de la automatización.

Si bien la automatización puede generar temores respecto a la reducción de puestos de trabajo, Meza enfatizó que "bien gestionada, la automatización no reemplaza totalmente a las personas, sino que les permite enfocarse en tareas de mayor valor, como análisis y toma de decisiones estratégicas". La integración de IA en la minería no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también redefine el rol del trabajador, llevándolo hacia funciones de mayor especialización y control.

En definitiva, la IA y la automatización están transformando la minería a un ritmo acelerado, con beneficios en seguridad, productividad y sostenibilidad. A medida que la tecnología evoluciona y la industria se adapta, es probable que veamos un crecimiento exponencial de estas soluciones en los próximos años, consolidando un nuevo paradigma en la explotación de recursos minerales.