El ingeniero David Kubota, socio de VVMM y gerente de Innovación e IA de AIMine, expuso los avances que se están logrando en el uso de la inteligencia artificial en faenas mineras.
La Inteligencia Artificial aplicada en minería es similar a una súper calculadora capaz de leer toda la mina. Así lo planteó David Kubota, socio de Voces Mineras y gerente de Innovación e IA de AIMine, en el marco de una presentación a los miembros de la asociación gremial. El profesional, Ingeniero de Minas de la Universidad de Antofagasta, inició su carrera laboral en Chuquicamata hace 26 años, donde desempeñó funciones en las áreas de operación mina, gestión, inversiones y proyectos. También trabajó en Lomas Bayas, Marubeni Copper Holdings y Minera Centinela.
En su exposición, el ingeniero abordó dos experiencias de aplicación de la IA en faenas mineras, en Codelco Salvador y Lundin Caserones, en las cuales, con distinto grado de avance, han ido desarrollando e implementando plataformas alimentadas con millones de datos, basados en la premisa de que “si un patrón se repite, el resultado se puede repetir”, sostuvo.
Kubota describió a la IA como una herramienta que, basada en el procesamiento de mucha información, es capaz de generar códigos binarios que permiten comprender cómo está construido cada uno de los espacios o entornos. “Hoy las súper computadoras pueden reconocer cómo se componen las imágenes y entornos a partir de números matemáticos, llegando a ser capaces de replicar cualquier forma, estilo o espacio”, indicó.
Experiencias
El experto comentó que cuando partieron en Caserones, procesaron más de 159 millones de datos, relacionados con GPS, ciclos de carga, fallas, topografía, planes mineros. En base a eso pudieron determinar patrones que se repetían. “Esta tecnología permite evaluar esos patrones, hacer correlaciones, en no más allá de 5 segundos, y eso posibilita que podamos predecir qué va a pasar, pero no por una bola de cristal, sino por matemática asociada a la búsqueda de patrones y su correlación con eventos que ocurrieron anteriormente”, señaló.
“Uno de los grandes problemas que tiene hoy la minería es que el know how no queda en ningún lado”, hizo ver Kubota, resaltando cómo esta herramienta rescata y preserva el conocimiento adquirido.
A partir de la formulación de una pregunta, el sistema puede procesar más de 2 millones de datos por segundo, lo que permite abordar cualquier tipo de escenario, puntualizó. A diferencia del popular ChatGPT, explicó que en este caso la plataforma da respuestas basadas en una especie de “cerebro minero” que ha sido entrenado con información minera y el conocimiento práctico de un jefe de turno, un ingeniero de operaciones, un superintendente o gerente. “Con toda esa información, la respuesta es acorde al medio minero que corresponde”, manifestó.
Según el ingeniero, si se aplica la IA en el diseño de la perforación con los datos provenientes de la exploración y geología y de las características geotécnicas del material, se puede proyectar con qué granulometría saldrá el material. “Esto permite entregar la mejor información al área de operaciones, de carguío y transporte, y también a chancado primario”, destacó.
A través de AIMine están actualmente trabajando en las áreas de perforación y tronadura, carguío y transporte, en alianza con empresas en la fase de exploración. Además, están empezando a desarrollar geotécnica de relaves y tienen un proyecto para integrar un software, en Caserones y Codelco Salvador, que vea la mina-planta, abarcando desde la geología hasta el puerto.
“Hoy en Caserones estamos leyendo toda la información del despacho, todo lo que es exploración y tronadura, y topografía. Y ahora estamos en el proceso de la planta, para poder determinar cuánto equipo se necesita para satisfacer la demanda continua de la planta”, comentó.
Para ello desarrollaron una plataforma que tiene un “chat assistant”, a la que se puede preguntar directamente sobre lo que está pasando, por qué sucede y qué sugiere. También cuenta con un módulo de chequeo del plan, que evalúa su probabilidad de cumplimiento, con un 95% de confianza en base a cada uno de los KPI (indicadores clave de rendimiento) que componen el plan.
Además, generaron un asignador de flota con IA. “Estamos haciendo correlaciones entre la disponibilidad y las rutas, para asignar los equipos y definir los relevos”, indicó. La información la están automatizando para que le llegue a los gerentes, supervisores y jefes de turno inmediatamente a sus teléfonos.
Asimismo, están trabajando con la Universidad Técnica Federico Santa María en el diseño de un sistema CAS (anticolisión) 360°. “En los camiones mineros uno de los grandes problemas son los puntos ciegos”, observó, resaltando cómo puede mejorar la seguridad con la introducción de este tipo de tecnologías.
