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Las empresas implementan IA en proyectos mineros para mejorar la analítica

El petróleo, el oro, el cobre, el carbón y otros elementos naturales impulsan nuestras economías en crecimiento. Sin embargo, a medida que los recursos escasean, las industrias deben ir a entornos cada vez más hostiles para la extracción. Las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático tienen como objetivo mantener el flujo de recursos sin arriesgar vidas humanas. El uso de vehículos y equipos autónomos impulsados ​​por visión artificial y análisis predictivo está mejorando el rendimiento, la confiabilidad, la seguridad y las operaciones de la minería.

Energía minera enfocada

La minería es a menudo una actividad altamente disruptiva que requiere una inversión significativa antes de que se obtenga algún retorno. Por esta razón, es necesaria una perforación o excavación precisas para el ROI. La IA en la minería está ayudando a los mineros a comprender mejor los terrenos de los nuevos desarrollos. Los drones capturan imágenes aéreas de las operaciones mineras y la visión por computadora comprende mejor los datos sobre el entorno donde comenzarán las operaciones. Mediante el uso de imágenes satelitales, fotografía aérea y visión por computadora, las empresas de extracción de recursos pueden predecir mejor las mejores ubicaciones para la extracción de recursos potenciales, reduciendo así la búsqueda desperdiciada y el bajo ROI. Estas tecnologías ayudan a que la mina sea más eficiente al reducir la huella general de la operación minera, generar mayores rendimientos y minimizar el impacto ambiental.

La excavación minera desplaza una gran cantidad de material del suelo. La separación del material valioso de la tierra o las rocas invaluables se simplifica mediante el uso de la inteligencia artificial en las tecnologías de minería para ahorrar tiempo y dinero. Goldcorp, una de las compañías mineras de oro más grandes del mundo, se asoció con IBM Watson para mejorar los datos dirigidos a nuevos depósitos de oro. Al analizar los datos recopilados previamente y utilizar varias tecnologías cognitivas, IBM Watson pudo mejorar las habilidades de planificación de los geólogos. La IA, en este caso, tenía la capacidad de recopilar nueva información de los datos existentes, determinar mejor las áreas específicas para explorar a continuación y alcanzar objetivos de exploración de alto valor más rápido.

Monitoreo asistido

Los clientes de minería de hoy están ansiosos por aprovechar los datos y la información de las máquinas para estar más en sintonía con sus operaciones diarias, lo que les permite optimizar el rendimiento de la mina y permitir operaciones autónomas.

Jason KnuthGerente senior de soluciones de datos, Komatsu

Una vez que las minas están operativas, el monitoreo diario de las operaciones mineras mantiene la seguridad, al tiempo que garantiza que se extraigan los recursos adecuados. El monitoreo diario de personas, equipos, materiales y el medio ambiente produce millones de puntos de datos. El concepto de mina digital ha sido adoptado por las empresas como una forma de aplicar tecnología y conceptos de big data al diluvio de información que generan las operaciones mineras.

«Los clientes de minería de hoy están ansiosos por aprovechar los datos y la información de las máquinas para estar más en sintonía con sus operaciones diarias, lo que les permite optimizar el rendimiento de la mina y permitir operaciones autónomas», dijo Jason Knuth, gerente senior de soluciones de datos en Komatsu. un proveedor de la industria minera.

«Brindamos información casi en tiempo real sobre aspectos importantes que afectan el costo total de operación, incluidos los datos de desempeño del operador, la evaluación comparativa global y el tiempo de inactividad de la máquina», agregó.

Vehículos mineros autónomos

Los vehículos autónomos para minería se están volviendo más comunes en las minas, ya que pueden operar continuamente y proteger a los humanos contra las duras condiciones mineras. Estos vehículos autónomos específicos para minería mejoran la seguridad, la disponibilidad de equipos y la productividad general, además de reducir la cantidad de empleados necesarios para ejecutar las operaciones de manera eficiente. Rio Tinto ha hecho un uso extensivo de vehículos mineros autónomos al utilizar camiones autónomos que ya han registrado más de 1 millón de millas de operación.

Se están desplegando cargadores autónomos en las minas para recoger y transportar diversos materiales invaluables y valiosos. Las minas se están moviendo hacia sistemas autónomos de perforación de barrenos y aumentan la seguridad general al limitar a los operadores humanos. Los sistemas de perforación autónomos solo necesitan un operador remoto para controlar y administrar múltiples plataformas de perforación, mucho más de lo que podrían operar sin este sistema.

Además, las minas están automatizando las inspecciones geotécnicas al realizar inspecciones y evaluaciones automatizadas a cielo abierto utilizando drones con tecnología de visión por computadora. Esta IA en la minería permite inspecciones más frecuentes y ahorra mucho tiempo en el proceso.

Impacto ambiental limitado

La minería tiene un gran impacto en el medio ambiente y el ecosistema. Desde impactar los hábitats de vida silvestre, contaminar y redistribuir la capa superficial del suelo y el agua subterránea y generar erosión en el medio ambiente hasta contaminar el medio ambiente con fugas de productos químicos y materiales relacionados, los operadores mineros tienen la capacidad de causar daños irreversibles. Las operaciones mineras quieren reducir este impacto y han implementado dispositivos de borde con capacidades de inteligencia artificial para monitorear las actividades mineras y la producción en todas las ubicaciones, incluso remotas y subterráneas, con detección en tiempo real de fugas o peligros potenciales. Los sensores monitorean una variedad de factores ambientales, como la temperatura, el agua subterránea o los cambios subterráneos, para ayudar a evaluar el impacto que las actividades mineras están teniendo en el terreno circundante. Las tecnologías de detección y visión por computadora que monitorean los cambios ambientales también están utilizando análisis predictivos para determinar los cambios potenciales en la erosión, los hábitats de vida silvestre, la redistribución de la capa superficial del suelo y la vegetación que la minería podría causar.

Aunque menos glamorosa, la inteligencia artificial en las empresas mineras es sorprendentemente avanzada. Implementan sensores inteligentes, vehículos autónomos y análisis predictivo en mayor medida que la mayoría de las otras industrias. A medida que las tecnologías cognitivas continúen mejorando, es probable que las empresas mineras aumenten el uso de la robótica y las tecnologías de inteligencia artificial para hacer que las minas sean más seguras y económicas, así como para hacer un mejor uso de sus datos y monitoreo en tiempo real para prevenir daños ambientales.

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