La IA transforma el futuro de la industria minera

La industria minera mundial está atravesando una fase de transformación impulsada por la explosiva demanda de recursos que contrasta con la volatilidad de mundiales y las luchas geopolíticas, lo que ofrece tanto obstáculos difíciles como oportunidades lucrativas.

El impacto transformador de la IA

Los precios récord del oro, el progreso fenomenal de las energías renovables, que impulsa una alta demanda de minerales, y la lucha mundial por lograr emisiones netas cero son razones por las que la industria se está remodelando constantemente y experimentando tantas disrupciones.

El bajo rendimiento del sector minero no es una excepción en África debido a su naturaleza impredecible. Más del 50% de las reservas mundiales de metales del grupo del platino y diamantes, y casi la totalidad de las reservas de cobalto y manganeso, componentes esenciales del sistema de baterías para las futuras generaciones de vehículos eléctricos de fácil carga, se encuentran en este continente. A medida que el entorno de procesamiento se vuelve cada vez más complejo para las empresas mineras, estas se ven presionadas a aumentar la rentabilidad, la eficiencia y la productividad, a la vez que reducen los costos.

Las tecnologías basadas en la autonomía han transformado la industria minera, aportando un gran valor en los últimos años. El uso de la automatización por parte de las empresas mineras para realizar operaciones de riesgo ha contribuido enormemente a lo que podríamos denominar un entorno laboral más amigable, ya que se mejora la exposición de los trabajadores a condiciones peligrosas y la seguridad general.

Con la creciente disponibilidad de las aplicaciones digitales del aprendizaje automático y las tecnologías de inteligencia artificial (IA), la eficiencia y la productividad aumentaron enormemente. Un estudio de investigación ha estimado la cantidad de IA empleada por las empresas mineras, estimando que la inversión en IA del sector minero alcanzará los 700 millones de dólares. El desarrollo de R32 000 millones (R134 000 millones) para 2033 se traducirá en una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 22 %. Si bien la IA es tan prometedora como prometedora para la industria minera, cabe mencionar que las nuevas tecnologías siempre plantean problemas éticos.

Cuando se trata de la IA en la minería, el temor tiene varias dimensiones: desde el desplazamiento del trabajo humano por la automatización hasta la violación de datos personales a través de la vigilancia y la superación y reducción de la soberanía.

Una de las principales preocupaciones asociadas con la introducción de la IA en las operaciones mineras es que esta tecnología podría estar reemplazando a muchos trabajadores al utilizar sus capacidades para asumir las funciones que realizaban, dejándolos prácticamente sin trabajo. En el caso de África, las relaciones de producción se preservarán, especialmente dada la importante función histórica que el sector económico ha desempeñado tradicionalmente en la creación de empleo, principalmente en mercados como Sudáfrica.

Otro problema es la explicabilidad, que se refiere a la justificación legible de por qué se toma una decisión de IA y si un trabajador humano comprenderá adecuadamente dicha información. Por ejemplo, si se adopta la IA en los sistemas de vigilancia de las minas para mejorar la seguridad, podrían surgir inquietudes éticas sobre cómo el algoritmo defila limitación de acciones que podrían provocar undentde seguridad.

Abordar los desafíos éticos de la IA

La IA parece muy prometedora para la minería, ya que puede mejorar la productividad y salvar vidas. Sin embargo, conlleva nuevos riesgos que deben considerarse de forma óptima. Las corporaciones, los desarrolladores de tecnología y los organismos reguladores deben aunar esfuerzos para actualizar las normas de seguridad, implementar capacitación básica y práctica, y establecer líneas de responsabilidad claras, necesarias para garantizar la seguridad del uso de la IA en las operaciones mineras. 

A pesar de las preocupaciones presentes, la IA será, no obstante, la fuerza principal para el éxito general de la industria minera en los próximos años. La IA se presta a numerosas aplicaciones en toda la cadena de valor minera, incluyendo algoritmos de mapeo de prospección digitalizados basados ​​en aprendizaje automático. La IA se está convirtiendo en una realidad donde se pueden analizar grandes cantidades de datos geológicos, geoquímicos y geofísicos, tanto conocidos como nuevos, para identificar los mejores yacimientos mineros. 

Gracias a la integración de diversas fuentes de datos, estos modelos de IA sin duda ayudan a aumentar la probabilidad dedentyacimientos minerales con gran potencial. El monitoreo y el análisis geotécnico, orientados a mantener la estabilidad del terreno y la infraestructura, son la base de cualquier operación minera. En ese caso, la IA puede combinarse con redes de sensores para reconocer indicios de colapso o ruptura; mientras tanto, el diseño predictivo puede realizar pronósticos sobre el comportamiento del terreno y examinar posibles amenazas. En este caso, la IA puede generar un modelo complejo de flujo de roca que realiza proyecciones para diferentes tipos de túneles, cámaras subterráneas y estabilidad de taludes. 

Las tecnologías de IA respaldan la minería estratégica y táctica ágil, aprovechando el flujo constante de datos para generar los mejores planes de mina y cronogramas de producción. Las operaciones mineras pueden usar IA para predecir el rendimiento en diferentes condiciones. Esto ayudará a los operadores a identificardentde apuestas complementarias que conducirán a una mayor producción con un costo mínimo. Los sensores que incorporan sistemas de mantenimiento predictivo pueden mejorar la eficiencia de las máquinas mineras de tal manera que reducen el tiempo de inactividad y mejoran la productividad en los procesos mineros. La minería no es el único ámbito donde la IA puede impactar las operaciones comerciales; también puede aplicar esta tecnología a la gestión de la cadena de suministro. La planificación con IA es muy eficiente y no solo mejora el tiempo de planificación del inventario, sino que también minimiza el costo, mejora los cronogramas de reparación y determina el mejor momento para los reabastecimientos.

Prácticas como el análisis de series temporales y el modelado de probabilidades permiten a las minas visualizar su cadena de suministro con precisión en la tendencia actual. Esto les permitirá materializar sus operaciones logísticas optimizando actividades específicas, como la selección de rutas de transporte y distribución.

La IA puede considerarse el paradigma tecnológico revolucionario en el sector minero, donde ha impactado diversas operaciones mineras y ha generado numerosas aplicaciones innovadoras para los complejos problemas de la industria en la era actual. Al aplicar la IA al desarrollo minero sin intervención y a la disciplina de los equipos, la mayoría de las empresas mineras se encaminarán hacia la minería verde, limpia y responsable del futuro.