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La IA en la industria minera: Del mineral a la optimización

Comprende 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.

El sector minero y la extracción de minerales son vitales para nuestra vida cotidiana, ya que lo alimentan todo, desde nuestros hogares hasta las tecnologías de las que dependemos. A lo largo de los años, esta industria ha visto muchos avances, desde el uso de herramientas de piedra hasta maquinaria enorme. El último avance viene en forma de inteligencia artificial (IA).

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 IA también desempeña un papel en la mejora de la seguridad en las minas, automatizando los trabajos que son demasiado peligrosos para los trabajadores. En este artículo, exploraremos cómo se utilizan la IA y la visión por ordenador en la industria minera. Empecemos.

Comprender la tecnología minera inteligente

La industria minera, uno de los primeros sectores conocidos, se remonta a la antigüedad, cuando la gente extraía minerales y metales para obtener 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 los métodos antiguos, que requieren mucha mano de obra, a procesos más inteligentes, 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 cómo se utiliza la IA en la cadena de valor de la minería.

Aquí tienes un vistazo más de cerca a algunas de las otras tecnologías de IA que se utilizan en la minería:

  • Mantenimiento predictivo: Se pueden utilizar algoritmos de IA para analizar los datos de los equipos mineros 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, aumentando la seguridad de la maquinaria y de los mineros.
  • Tecnología portátil: Los dispositivos vestibles 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 artificial: Puede utilizarse para supervisar el trabajo y ofrecer actualizaciones en tiempo real. Esta información ayuda a mejorar la productividad y a hacer más seguras las obras mineras.

Aplicaciones de la visión por ordenador en la minería

Ahora que hemos aprendido cómo se integra la IA en la minería, veamos más de cerca algunas formas en que la visión por ordenador puede agilizar y ayudar en las aplicaciones mineras. Analizando imágenes y vídeos mediante modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11podemos 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. Clasificar y graduar los 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 menor ley significa una menor concentración de mineral y sólo se tiene en cuenta el mineral de mayor ley 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 YOLO11que 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 del 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 se pueden verter 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 se colocan mal los materiales, se puede avisar inmediatamente a los supervisores para que intervengan y solucionen el problema, minimizando los errores y mejorando la eficacia operativa. 

La IA en el procesamiento de minerales: Monitorización de Equipos

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 avisa 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, suelen tener 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 causar retrasos innecesarios. 

Detectar estos problemas a tiempo puede acelerar las reparaciones y hacer que todo funcione sin problemas. Los sistemas de visión por ordenador pueden controlar las cintas en tiempo real para detectar problemas como desgarros, holguras, derrames o ralentizaciones. También pueden trabajar con dispositivos del Internet de las Cosas (IoT ), como sensores de vibración y cámaras de infrarrojos, para una revisión detallada, asegurándose 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 para 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., sólo en 2023 se produjeron unas 42 muertes en la minería.

Las técnicas de visión por ordenador pueden utilizarse para trazar zonas seguras y peligrosas alrededor de las explotaciones mineras. La IA de visión puede supervisar estos lugares 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 grande 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 utilizar la visión por ordenador para controlar 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. Un ejemplo de utilización de YOLO11 para detectar equipos de protección individual (EPI).

Además, se puede añadir 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. He aquí algunas ventajas clave:

  • Reducción de costes a lo largo del tiempo: La automatización impulsada por la IA reduce los costes laborales y las ineficiencias operativas, lo que supone un ahorro significativo con el tiempo.
  • Mayor productividad: La automatización basada en IA mejora la productividad racionalizando las tareas repetitivas y optimizando 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, todavía hay que tener en cuenta algunos retos:

  • Elevados costes de aplicación: El coste de la IA, los sistemas de visión por ordenador, la infraestructura y el personal cualificado puede ser un reto para muchas pequeñas empresas mineras.
  • Condiciones ambientales duras: 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 recogen 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

Fig. 5. El impacto de la IA en la minería.

Es evidente que la IA en la minería no es sólo una tendencia, sino un cambio fundamental hacia operaciones más seguras, eficaces, 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 la forma de trabajar en 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.

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