La integración de la inteligencia artificial en minería resulta prometedora

El reciente revuelo en torno a la inteligencia artificial (IA), impulsado por millones de personas que se apresuran a explorar el chatbot de IA ChatGPT y el generador de imágenes de IA DALL-E, ha generado un renovado interés y pensamiento sobre el uso de la IA en el lugar de trabajo.

Las tecnologías habilitadas para IA se han vuelto cada vez más comunes en numerosas industrias, incluida la minería, a pesar de que la industria se percibe como una adopción lenta.

El líder de IA y análisis avanzado de EY (Ernst & Young) África, Kavi Pather, define la IA como cualquier sistema o máquina que pueda realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas, la toma de decisiones y el procesamiento del lenguaje natural.

APLICACI�?N DE IA EN MINERÍA

�??Por ejemplo, la maquinaria equipada con sensores y software de análisis de datos puede recopilar y analizar datos para identificar patrones y tendencias, monitorear el estado del equipo y brindar alertas a los operadores cuando se requiere mantenimiento�?�, señaló Pather.

�??Si bien es posible que las máquinas no tomen decisiones o realicen acciones, aún realizan tareas que requieren un nivel de inteligencia y análisis�?�, añadió.

El valor de los datos recopilados radica en su capacidad para informar la toma de decisiones e impulsar la mejora. Los conocimientos adquiridos se pueden utilizar para optimizar procesos, reducir costos y mejorar la seguridad, entre otros beneficios.

�??La IA puede optimizar el flujo de trabajo y el uso del equipo, aumentando la eficiencia y la productividad. Puede reducir el riesgo de accidentes y lesiones al identificar peligros y mejorar la confiabilidad del equipo. También puede proporcionar información que ayude a mejorar la toma de decisiones�?�.

RETOS PARA LA IA EN MINERÍA

Si bien la IA tiene el potencial de cambiar la faz de la minería, �??todavía hay varias limitaciones que deben tenerse en cuenta�?�, indicó Pather.

Pather señala que muchas operaciones se encuentran en áreas remotas con acceso limitado a redes de datos confiables y es posible que no tengan acceso a los datos. Además, incluso cuando estén disponibles, los datos pueden ser de mala calidad o estar mal estructurados para el análisis.

Las actividades mineras también tienden a generar entornos dinámicos con múltiples variables imprevistas, lo que podría afectar la precisión y eficacia de los modelos de IA.

Asimismo, los equipos y sistemas de sensores existentes no se diseñaron teniendo en cuenta la IA, lo que generó desafíos en términos de integración. Los modelos de IA también requieren una gran experiencia humana y conocimiento del dominio para desarrollarse e implementarse de manera efectiva, un desafío que la escasez de trabajadores calificados en la minería podría exacerbar.

Pather señala que la implementación de soluciones de IA puede ser costosa, en particular para las empresas mineras más pequeñas, y el costo puede verse agravado aún más por la incertidumbre económica local.

�??Además, las aplicaciones de IA en la minería pueden requerir nuevas regulaciones y consideraciones éticas para garantizar que sean seguras, confiables y justas�?�, explicó Pather.

Fuente: rumbominero.com