La inteligencia artificial (IA) y el machine learning han demostrado ser herramientas valiosas para optimizar numerosos procesos en la industria minera nacional. Estas tecnologías actualmente apoyan la optimización de procesos, la gestión de riesgos, el mantenimiento de maquinarias y la eficiencia energética, entre otras áreas clave.
La IA se refiere a la capacidad de las máquinas y los sistemas para realizar tareas que normalmente requieren la inteligencia humana, como hablar, reconocer voces, identificar imágenes, resolver problemas y tomar decisiones. Se basa en algoritmos, técnicas de procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y otros campos para desarrollar sistemas que pueden interactuar con el entorno y adaptarse a nuevas situaciones.
Por su parte, el machine learning, un subcampo de la IA, se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar sus habilidades sin necesidad de ser programadas explícitamente. Los sistemas de aprendizaje automático pueden aprender a reconocer patrones, hacer predicciones y tomar decisiones basadas en los datos que se les proporcionan.
En nuestro país, el uso de IA y machine learning para la optimización de los procesos productivos en la minería ha permitido entregar recomendaciones prácticas que mejoran la operación y han colaborado a mantener a Chile como el principal productor mundial de cobre.
Casos exitosos han demostrado que el análisis de los datos históricos de la operación permite generar predicciones y simulaciones mediante modelos matemáticos. Esto posibilita tomar decisiones que optimizan el proceso de recuperación de cobre, minimizando así las pérdidas de materia prima. Estas metodologías permiten observar y aprender del pasado para obtener un mejor rendimiento. Se analiza cómo se operó en el pasado, en qué momento y por qué se operó bien, y cuándo las recuperaciones no fueron las mejores. Así, al aplicar modelos de machine learning, se logran encontrar patrones y caminos para alcanzar valores óptimos de recuperación según el tipo de material que se está procesando.
La invitación es a implementar estas metodologías en más procesos vinculados a la minería. Esto permitirá que Chile continúe como líder en la producción mundial de cobre de mina y avance en un camino de crecimiento de la producción superior al 6,4% proyectado para 2025 respecto de 2024.
La integración de la IA y el machine learning en la minería chilena no sólo optimiza la producción, sino que también reafirma nuestra posición como líderes mundiales en el sector. Adoptar la innovación tecnológica es fundamental para asegurar un futuro más eficiente y sostenible para la minería en Chile.
Es crucial incorporar estas tecnologías avanzadas para enfrentar la disminución de la ley del mineral en los yacimientos. Hace décadas se creía imposible extraer cobre de yacimientos con las leyes actuales, pero los avances tecnológicos han permitido la explotación de estos recursos. Hoy, la IA y el machine learning representan la próxima gran innovación para aprovechar yacimientos de baja ley. Estas herramientas permiten optimizar la extracción y el procesamiento, garantizando que incluso los depósitos con menor concentración de cobre sean rentables.
Así, la minería chilena puede seguir evolucionando y manteniendo su competitividad a nivel global, asegurando un suministro continuo y eficiente de cobre, vital para la economía y el desarrollo sostenible del país.
