La minería, una de las actividades más antiguas de la humanidad, tiene sus orígenes en civilizaciones que extraían minerales y metales para fabricar herramientas, construir y comerciar. A pesar de su antigüedad, el sector minero está en un momento crucial de transformación, donde una revolución tecnológica es esencial para satisfacer la creciente demanda de materias primas fundamentales para la transición energética mundial.
La IA abarca toda la cadena de valor de la minería
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) abre un nuevo camino para la minería, pasando de métodos tradicionales intensivos en mano de obra a enfoques tecnológicamente avanzados. Para una industria rica en datos, la IA tiene el potencial de optimizar procesos y mejorar el rendimiento en toda la cadena de valor, desde la extracción de minerales hasta la entrega al cliente. Los sistemas de IA analizan grandes cantidades de datos mineros recopilados por sensores y otros sistemas de monitoreo para identificar patrones y tomar decisiones informadas, generando mayor eficiencia, menores costos, mayor seguridad y menor impacto ambiental.
Aplicaciones de IA en BHP
A lo largo de los años, BHP ha utilizado la IA para liberar valor potencial mediante innovaciones como el mantenimiento predictivo, la optimización energética, la operación autónoma de vehículos y maquinaria, la toma de decisiones basada en datos y el monitoreo en tiempo real. Estas aplicaciones han mejorado la seguridad de los trabajadores, aumentado la eficiencia operativa, resuelto problemas operativos y generado nuevas oportunidades comerciales. También han acelerado el descubrimiento de recursos, optimizado la calidad del mineral y mejorado la gestión de clientes, además de reducir el consumo de energía y agua.
Precisión en exploración y extracción
La carrera para encontrar los depósitos minerales necesarios para sustentar la creciente población mundial y la transición energética ha comenzado. La IA mejora la precisión en la exploración y extracción utilizando algoritmos avanzados para identificar depósitos minerales y optimizar procesos operativos. Analizando datos geológicos extensos, los algoritmos de IA pueden predecir con precisión la ubicación de los depósitos, reduciendo perforaciones y excavaciones innecesarias. Estos algoritmos también evalúan las condiciones geológicas cambiantes en tiempo real y ajustan las técnicas de extracción, minimizando el desperdicio y maximizando el rendimiento.
Ejemplos en BHP y Ivanhoe Electric
El aprendizaje automático ha permitido a BHP descubrir nuevos yacimientos de cobre en Australia y Estados Unidos. El trabajo continúa con la tomografía de muones, una técnica que permite escanear y mapear depósitos subterráneos con mayor rapidez y precisión. Ivanhoe Electric, socio de BHP, utiliza el aprendizaje automático y el análisis de datos para detectar minerales de sulfuro a profundidades de más de 1,5 km, minimizando la perturbación del terreno y preservando los ecosistemas.
Mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo minimiza las fallas inesperadas de equipos y los tiempos de inactividad costosos, haciendo que las operaciones sean más confiables y resilientes. La IA permite predecir con precisión cuándo los equipos requerirán mantenimiento, programando reparaciones durante tiempos de inactividad planificados, lo que reduce interrupciones y costos de producción. Este enfoque proactivo reduce el riesgo de accidentes provocados por fallas en los equipos.
Aplicaciones en BHP
BHP utiliza modelos analíticos predictivos en su flota de carga y transporte a nivel mundial y en sistemas de manipulación de materiales, proporcionando indicaciones en tiempo real sobre el estado de la máquina y posibles fallas. En sus operaciones de West Australia Iron Ore (WAIO), BHP desarrolló un marco escalable para procesar datos de sensores, diagnosticando y resolviendo problemas en las estructuras fijas de la planta.
Optimización energética
Para apoyar la transición global a cero emisiones netas, la industria necesita encontrar formas sostenibles de producir los metales y minerales necesarios. La IA puede analizar patrones de consumo de energía y sugerir optimizaciones, reduciendo las emisiones de gases de efecto invernadero y la huella de carbono. Los algoritmos de IA mejoran la eficiencia de los procesos mineros, garantizando un uso eficaz de la energía, el agua y otros insumos, reduciendo los desechos.
Ejemplos en BHP
En la mina Escondida de BHP en Chile, la tecnología de IA ha ahorrado más de tres gigalitros de agua y 118 gigavatios hora de energía desde el año fiscal 2022, proporcionando opciones en tiempo real para optimizar el uso de agua y energía.
Automatización de vehículos y maquinaria
La IA impulsa el desarrollo de vehículos y maquinaria minera autónoma, operando en áreas de alto riesgo y mejorando la seguridad de los trabajadores. La automatización mejora la productividad y utiliza menos energía, realizando tareas con precisión y reduciendo la probabilidad de error humano.
Ejemplos en BHP
En Australia Occidental, BHP utiliza IA en su explotación de mineral de hierro, con numerosos centros mineros conectados a un ferrocarril y puerto, controlados a través de un centro de operaciones remoto. La IA apoya la toma de decisiones, aumentando la producción y optimizando el equipo. En 2024, todos los camiones mineros en la operación Spence de BHP se convirtieron a totalmente autónomos, mejorando la seguridad y eficiencia.
Tecnología portátil y monitorización en tiempo real
La IA integrada en dispositivos portátiles puede monitorear las condiciones de salud y seguridad de los mineros, proporcionando alertas en tiempo real y garantizando una acción rápida ante problemas de seguridad. En Escondida, BHP utiliza sensores inteligentes en cascos para medir la fatiga de los conductores de camiones mediante el análisis de ondas cerebrales, previniendo accidentes relacionados con la somnolencia.
Conclusión
La IA en la minería ofrece oportunidades enormes para mejorar la rentabilidad y la seguridad, haciendo que las minas sean más productivas y seguras. La nueva era de innovación digital, impulsada por herramientas de IA, será fundamental para la supervivencia y éxito del sector minero en el futuro.