¿CÓMO LA IA ESTÁ IMPACTANDO EN EL MUNDO DE LA MINERÍA?

En los últimos tiempos, la inteligencia artificial ha desempeñado un papel fundamental al abordar la optimización de recursos y operaciones, lo que, a su vez, ha contribuido a reducir el impacto ambiental de las actividades, según afirman expertos.

Un reciente estudio llevado a cabo por la Cámara Chilena Norteamericana de Comercio en Chile (AmCham) y la Universidad del Desarrollo muestra que importantes sectores productivos en el país, ya están adoptando herramientas de la Inteligencia Artificial en sus procesos. En el análisis, entre las 62 empresas encuestadas, la mitad ha implementado de manera significativa la IA, lo que devela la penetración de esta solución en las industrias locales.

La minería es una de las áreas más importantes del país y, según expertos, gracias a la IA, se ha podido avanzar en temas de eficiencia y seguridad, pero también, en precisión, ítem de gran relevancia para esta industria.

“Gracias a diversas soluciones que se han ido generando con la inteligencia artificial, se ha podido expandir la capacidad para analizar grandes cantidades de datos y proporcionar información relevante para apoyar la toma de decisiones de los equipos de trabajo. Del mismo modo, la optimización de recursos y operaciones son otras de las ventajas que la IA ha cubierto en el último tiempo, ayudando el impacto de la actividad en el medio ambiente. La mejoría de los tiempos, de los estándares de seguridad para los trabajadores y el desempeño de los mismos, también se ven reflejados de manera favorable”, comenta Catalina Anguita, Gerente de Portafolio de Aster, aceleradora con sede en Antofagasta y que proporciona programas de aceleración con una extensa red de empresas.

En la misma línea, la ejecutiva afirma que la IA está transformando la industria minera en varios aspectos, entre los que destacan: mejoras en la seguridad laboral y gestión de riesgos, optimización de recursos y reducción de costos operativos, disminución en el impacto ambiental con mantenimiento predictivo, y respaldo en la toma de decisiones en tiempo real. Además, ha aportado con vehículos autónomos y robótica, para incrementar la eficiencia y reducen riesgos laborales, impulsando una revolución en la minería para mayor seguridad, eficiencia y sostenibilidad.

Protagonismo de startups

La ejecutiva de Aster indica que, desde el mundo startup, son cada vez más las soluciones que se están generando para la minería, habiendo acelerado innovaciones destacadas desde la aceleradora, entre las que destacan:

• Safetymind: herramienta de prevención de riesgos laborales que utiliza inteligencia artificial para vigilar constantemente las áreas de procesos productivos en busca de factores de riesgo. Identifica situaciones peligrosas, como cargas suspendidas y equipos móviles, y proporciona información que ayuda a los profesionales de seguridad a tomar decisiones informadas y desarrollar planes de acción basados en datos y evidencia.
• Pignus: plataforma que utiliza inteligencia artificial y realidad virtual para facilitar la detección de brechas conductuales del capital humano, facilitando decisiones preventivas y fortaleciendo el proceso formativo.
• Servicios Tribológicos S.A.: utiliza inteligencia artificial para predecir fallas costosas en maquinaria minera, proporcionando informes basados en el monitoreo de variables clave.
• BluelockAI: plataforma de alertas de ciberseguridad a través de análisis de IA que protege plataformas cloud de ataques externos, detectando ciber ataques antes que se realicen.
• Vitech: utiliza inteligencia artificial y análisis de vibraciones para revolucionar la industria minera con tecnologías de la industria 4.0 y “smart mining”, para monitorear y diagnosticar sus equipos a distancia. Han participado en programas y recibidos premios destacados, como el Impacta Minería 2022 y el STEAM Bootcamp, entre otros.
• Coline Data: usa inteligencia artificial y algoritmos de optimización para brindar servicios de análisis de datos que mejoran la productividad. Su enfoque en el mantenimiento predictivo ayuda a prevenir fallas en maquinaria, reduciendo tiempos de inactividad y costos. Además, su adaptabilidad y facilidad de implementación lo hacen ideal para sectores como la minería, la energía y el transporte dentro de la industria 4.0.

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