El análisis realizado por Aurys Digital ofrece sugerencias prácticas para maximizar el uso de inteligencia artificial en las operaciones mineras, enfocándose en la eficiencia y sostenibilidad.
El área de Aurys Digital de Aurys Consulting, una consultora chilena especializada en minería, ha publicado un estudio detallado titulado «Sugerencias Prácticas en la Preparación de Modelos IA para Perforación y Tronadura«. El informe explora cómo la inteligencia artificial (IA) puede ser aplicada para optimizar el proceso de perforación y tronadura, esenciales en la industria minera, desde una perspectiva Mine to Mill.
La inteligencia artificial, al transformar la gestión de operaciones diarias, analiza grandes volúmenes de datos y ofrece soluciones digitales que mejoran significativamente la velocidad y seguridad de estas operaciones. El estudio enfatiza que para alcanzar la efectividad deseada, los modelos de IA deben ser adaptativos, dinámicos, transformadores, autónomos y aumentativos.
La definición de objetivos y métricas de éxito es crucial, al igual que alinear estos objetivos con las metas de negocio, tales como la optimización del carguío y transporte, y la disponibilidad de mineral para la planta. Además, los modelos de IA requieren acceso a datos de alta calidad y en cantidad suficiente, lo que implica una cuidadosa selección y evaluación de la información necesaria para entrenar los modelos.
La implementación de estos sistemas también requiere considerar la usabilidad y la gestión del cambio organizacional. Es vital identificar quiénes serán los usuarios finales, cómo utilizarán los resultados del modelo y cómo se manejarán los cambios dentro de la organización.
Una gobernanza de datos adecuada asegura la trazabilidad, calidad y seguridad de los datos empleados en los procesos de toma de decisiones. Posteriormente, una vez implementados, es fundamental el monitoreo continuo del desempeño de los modelos, su adaptación a condiciones cambiantes y la respuesta a la retroalimentación para asegurar su efectividad a largo plazo.
El estudio también destaca que el proceso de implementación de modelos de IA en la minería no es lineal y requiere múltiples iteraciones y la participación activa de líderes de proceso en la definición y prueba de los modelos.
Este exhaustivo trabajo de Aurys Consulting Digital proporciona una guía integral para las empresas mineras que buscan aprovechar el potencial de la IA para impulsar la eficiencia y sostenibilidad en sus operaciones. El estudio completo está disponible en el sitio web de Aurys Consulting.
