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Descubra cómo la IA y la visión por ordenador están transformando la minería, aumentando la productividad, garantizando la seguridad e impulsando prácticas sostenibles en todo el sector.
La visión por ordenador es un subcampo de la IA que dota a las máquinas de la capacidad de ver y comprender su entorno, y cada vez está más presente en la minería. Se prevé que las tecnologías de visión por ordenador para empresas generen unos ingresos mundiales de 386.000 millones de dólares en 2031. Con la creciente demanda de recursos, se necesitan máquinas y sistemas inteligentes para aumentar la productividad en el sector minero.
La industria minera, uno de los primeros sectores conocidos, se remonta a la antigüedad, cuando se extraían minerales y metales para fabricar herramientas, materiales de construcción y para el comercio. A pesar de su larga historia, la industria se encuentra ahora en un punto de inflexión, ya que necesita tecnología moderna para seguir el ritmo de la creciente demanda de materiales fundamentales para el consumo mundial de energía.
El uso de la tecnología de IA está ayudando a la minería a pasar de métodos antiguos y laboriosos a procesos más inteligentes e impulsados por la tecnología. Dado que la minería genera una gran cantidad de datos, la IA puede hacer que las operaciones sean más rápidas, fluidas y eficientes.
Las tecnologías de IA pueden utilizarse en todos los ámbitos de la cadena de valor de la minería, desde los sistemas de visión por ordenador de los camiones autoconducidos hasta las empresas mineras que utilizan el aprendizaje automático para prever la demanda de distintos minerales en función del mercado.
Fig. 1. Ejemplos de uso de la IA en la cadena de valor de la minería.
A continuación se describen otras tecnologías de IA que se utilizan en la minería:
Mantenimiento predictivo: Los algoritmos de IA pueden utilizarse para analizar los datos de los equipos de minería y predecir cuándo necesitan mantenimiento. Esto ayuda a evitar averías inesperadas y a minimizar el tiempo de inactividad. Mantiene el buen funcionamiento de las operaciones y reduce el riesgo de accidentes causados por fallos de los equipos, lo que aumenta la seguridad de la maquinaria y de los mineros.
Tecnología portátil: Los dispositivos wearable integrados con IA pueden controlar la salud y la seguridad de los mineros. Controlan el ritmo cardíaco, los niveles de fatiga y la exposición a sustancias nocivas. Si surge un problema de seguridad, estos dispositivos pueden alertar rápidamente a mineros y supervisores.
Visión por ordenador: Puede utilizarse para supervisar el trabajo y ofrecer información actualizada en tiempo real. Esta información ayuda a mejorar la productividad y a aumentar la seguridad en las explotaciones mineras.
Aplicaciones de la visión por ordenador a la minería
Ahora que ya sabemos cómo se integra la IA en la minería, veamos más de cerca algunas formas en las que la visión por ordenador puede agilizar y ayudar en las aplicaciones mineras. Mediante el análisis de imágenes y vídeos con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11, podemos extraer información que ayude a optimizar diversas operaciones mineras.
Visión Automatización minera basada en IA
La visión por ordenador puede utilizarse para clasificar y clasificar minerales. La selección y clasificación de minerales ayuda a reducir la cantidad total de minerales enviados a los circuitos de molienda, cuyo funcionamiento puede requerir una gran cantidad de energía. Una ley más baja significa una menor concentración de minerales y sólo se tiene en cuenta la ley más alta del mineral para su posterior procesamiento. Tradicionalmente, esto se hacía revisando manualmente las muestras de mineral, y podía durar horas o incluso días.
Las tareas de visión por ordenador, como la segmentación de imágenes, pueden ayudar a acelerar el proceso de identificación y clasificación de muestras de mineral de alta ley. Los modelos, como YOLO11, que admiten la segmentación pueden utilizarse para analizar imágenes de muestras de mineral a nivel de píxel. Esto ayuda a distinguir las partículas minerales del resto del material analizado. Los métodos basados en la visión también son más precisos que las técnicas tradicionales y ayudan a evitar la clasificación errónea de mineral de alta ley, que puede dar lugar a residuos.
Fig. 2. Ejemplo de clasificación de minerales mediante segmentación de imágenes.
Lossistemas de visión por ordenador también pueden utilizarse para crear y controlar los límites que definen las zonas específicas donde pueden verterse distintos tipos de materiales mineros. Los errores, como confundir pilas de mineral marginal con residuos, pueden hacer que se desechen materiales valiosos o que se procesen los materiales equivocados. Un sistema Vision AI puede supervisar estas zonas en tiempo real, asegurándose de que los camiones cargan y transportan los materiales adecuados a los lugares correctos. Si se cruzan los límites o los materiales se colocan mal, se puede avisar inmediatamente a los supervisores para que intervengan y solucionen el problema, minimizando los errores y mejorando la eficacia operativa.
IA en el tratamiento de minerales: Equipos de supervisión
Las máquinas pesadas son el corazón de la minería, pero pueden suponer un riesgo si no se mantienen bien. Las cámaras de IA pueden supervisar estas máquinas en tiempo real para garantizar que funcionan de forma segura. Si algo parece estar desgastado o a punto de averiarse, el sistema alerta al equipo para que lo arregle antes de que provoque un accidente.
Por ejemplo, las cintas transportadoras, que son fundamentales para mover el mineral y los materiales de desecho en las minas, a menudo se encuentran con problemas como roturas, derrames o piezas desgastadas que ralentizan el funcionamiento. Pueden parecer problemas menores. Sin embargo, una cinta desgarrada puede derramar material, bloquear el sistema y provocar retrasos innecesarios.
La detección precoz de estos problemas puede acelerar las reparaciones y hacer que todo funcione sin problemas. Los sistemas de visión por ordenador pueden supervisar las cintas en tiempo real para detectar problemas como roturas, holguras, derrames o ralentizaciones. También pueden trabajar con dispositivos del Internet de las cosas (IoT ), como sensores de vibración y cámaras de infrarrojos, para realizar una comprobación detallada y asegurarse de que los materiales siguen moviéndose sin interrupciones.
Fig. 3. Visión por ordenador detectando un problema en la cinta transportadora.
IA para mejorar la seguridad minera
Proteger la salud y la seguridad de los mineros es primordial en las minas. Las explotaciones mineras pueden ser un entorno difícil en el que trabajar; desde terrenos inestables hasta maquinaria pesada, muchas zonas son propensas a posibles problemas de seguridad. Según la Administración de Seguridad y Salud en las Minas de EE. UU., solo en 2023 se produjeron unas 42 muertes en el sector minero.
Las técnicas de visión por ordenador pueden utilizarse para delimitar zonas seguras y peligrosas alrededor de las explotaciones mineras. Vision AI puede supervisar estas zonas en tiempo real con gran precisión, eliminando la necesidad de supervisión manual. Si alguien entra en una zona propensa a accidentes, como trituradoras, perforadoras o cualquier equipo de gran tamaño que gire o vibre, se enviarán alertas a los supervisores. Este sistema puede evitar accidentes graves, al tiempo que garantiza la fluidez de las operaciones mineras.
Otro buen ejemplo es el uso de la visión por ordenador para supervisar los protocolos de seguridad mediante la detección de objetos. Estos protocolos pueden incluir la identificación de los EPI (cascos, guantes, chalecos, gafas) y el seguimiento de los procedimientos operativos adecuados. Un sistema de supervisión de IA puede señalar a los mineros que no siguen las medidas de seguridad y alertar a las autoridades competentes.
Fig. 4. Ejemplo de uso de YOLO11 para detectar equipos de protección individual (EPI).
Además, pueden añadirse a estos sistemas el reconocimiento facial y la detección de emociones para controlar los signos de estrés y fatiga. Si un minero está fatigado o agotado mientras maneja maquinaria minera pesada, se puede alertar a los supervisores para evitar accidentes.
Pros y contras de la IA en la minería
La minería integrada en la IA ofrece una serie de ventajas, desde la supervisión en tiempo real hasta una respuesta de emergencia más rápida. Estas son algunas de las principales ventajas:
Reducción de costes a lo largo del tiempo: La automatización impulsada por la IA reduce los costes laborales y las ineficiencias operativas, lo que se traduce en un ahorro significativo con el tiempo.
Aumento de la productividad: La automatización mediante IA mejora la productividad al agilizar las tareas repetitivas y optimizar los flujos de trabajo.
Más rápido respuestas de emergencia: La IA puede utilizarse para identificar rápidamente accidentes, localizarlos y proporcionar detalles críticos, acelerando los tiempos de respuesta ante emergencias.
Sin embargo, a pesar de la creciente adopción de la IA en la minería, aún existen algunos retos que hay que tener en cuenta:
Elevados costes de aplicación: El coste de la IA, los sistemas de visión por ordenador, la infraestructura y el personal cualificado puede suponer un reto para muchas pequeñas empresas mineras.
Condiciones ambientales adversas: El polvo, la escasa iluminación, las vibraciones y las condiciones meteorológicas extremas pueden interferir con las cámaras y reducir la precisión de los sistemas de IA.
Ética y privacidad: La supervisión continua suele plantear problemas éticos y de privacidad. Para fomentar la confianza y el apoyo de los trabajadores, las empresas mineras pueden ser abiertas sobre cómo se recopilan y utilizan los datos.
El impacto de las operaciones mineras impulsadas por la IA
La IA y las tecnologías de visión por ordenador están teniendo un impacto significativo en las operaciones mineras de todo el mundo. Las encuestas sugieren que el 96 % de los empleados que trabajan en las principales minas de todo el mundo creen que la IA tendrá un impacto notable en sus minas.
Es evidente que la IA en la minería no es solo una tendencia, sino un cambio fundamental hacia operaciones más seguras, eficientes, productivas y sostenibles. A medida que avanza la tecnología, crece también el potencial de la IA y la visión por ordenador para transformar esta industria, ofreciendo perspectivas prometedoras para el futuro.
Conclusión
La IA y la visión por ordenador están cambiando el funcionamiento de la minería, haciéndola más segura, eficiente y sostenible. Estas tecnologías ayudan en tareas como predecir el mantenimiento de los equipos, mejorar la seguridad y clasificar los minerales con mayor precisión.
Aunque existen retos, como los elevados costes y las duras condiciones de trabajo, los beneficios superan a los inconvenientes. A medida que la IA siga mejorando, desempeñará un papel aún más importante para que la minería sea más inteligente y responsable en el futuro.