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

El impacto transformador de la IA

Los precios récord del oro, el fenomenal progreso de las energías renovables, que está impulsando una alta demanda de minerales, y la lucha mundial por emisiones netas cero son razones por las que la industria se remodela constantemente y experimenta tantas perturbaciones.

Un sector de la industria minera con mal desempeño no es una excepción en África debido a su naturaleza impredecible. Más del 50% de las reservas mundiales de PGM y diamantes y casi todas las reservas de cobalto y manganeso, que son las partes esenciales del sistema de baterías para las futuras generaciones de vehículos eléctricos fácilmente recargables, están disponibles en este continente. A medida que el entorno de procesamiento se vuelve cada vez más difícil para las empresas mineras, se ven presionadas a aumentar la rentabilidad, la eficiencia y la productividad al tiempo que reducen los costos.

Las tecnologías basadas en la autonomía han transformado la industria minera y han agregado mucho valor en los últimos años. El uso de la automatización por parte de las empresas mineras para realizar operaciones riesgosas ha ayudado enormemente a lograr lo que se podría denominar un lugar de trabajo amigable porque mejora la exposición de los trabajadores a condiciones peligrosas y la seguridad general.

Cuando la aplicación digital de las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) estuvo cada vez más disponible, los niveles de eficiencia y productividad aumentaron enormemente. Un artículo de investigación ha hecho una estimación sobre la cantidad de IA empleada por las empresas mineras, y se estima que la inversión en IA por parte del sector minero alcanzará los 7 dólares. El desarrollo de R32 mil millones (R134 mil millones) para 2033 será especialmente con una CAGR (tasa de crecimiento promedio compuesto) del 22%. El hecho es que la IA es tan apasionante como una promesa para la industria minera, aunque debo decir que las nuevas tecnologías siempre plantean cuestiones éticas.

Cuando se trata de la IA en la minería, el miedo 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 reducción de la soberanía.

Una de las principales preocupaciones asociadas con la introducción de la IA en las operaciones mineras es que la tecnología puede estar reemplazando los puestos de muchos trabajadores al utilizar sus capacidades para asumir las funciones que han estado realizando, dejándolos prácticamente sin trabajo. En el caso de África, las relaciones de producción se preservarán, específicamente dada la importante función histórica que la esfera económica desempeñó tradicionalmente en la creación de empleo, principalmente en los mercados de países como Sudáfrica.

Otra cuestión es la explicabilidad, que se refiere a la justificación legible de por qué se toma una decisión de la IA y si un trabajador humano comprenderá adecuadamente dicha información. Por ejemplo, si se adopta la IA en los sistemas de vigilancia de los sitios mineros para mejorar la seguridad, pueden surgir preocupaciones éticas sobre cómo el algoritmo define la limitación de las acciones que pueden conducir a un incidente de seguridad.

Abordar los desafíos éticos de la IA

La IA parece bastante prometedora para la minería, ya que puede mejorar la productividad y salvar vidas. Sin embargo, conlleva nuevos riesgos que deberían considerarse de manera óptima. Las corporaciones, los desarrolladores de tecnología y los reguladores deben realizar esfuerzos conjuntos para actualizar las normas de seguridad, establecer capacitación básica y práctica y establecer líneas claras de responsabilidad necesarias para mantener seguro el uso de la IA en las operaciones mineras.

Con las preocupaciones de alguna manera presentes, la IA será, no obstante, la fuerza principal en el éxito general de la industria minera en los próximos años. La IA se presta a muchas aplicaciones en toda la cadena de valor de la minería, incluidos los algoritmos de mapeo de prospección digitalizados basados ​​en el aprendizaje automático. La IA se está convirtiendo en una realidad donde se pueden analizar grandes datos de geología, geoquímica y geofísica nuevos y conocidos para resaltar los mejores sitios mineros.

Debido a la unión de varias fuentes de datos, estos modelos de IA ciertamente ayudan a aumentar la probabilidad de identificar depósitos minerales con gran potencial. El monitoreo y análisis geotécnicos orientados a mantener un terreno y una infraestructura estables son la columna vertebral de cualquier operación minera. En ese caso, la IA puede combinarse con redes de sensores para reconocer pistas de colapso o avería; Mientras tanto, el diseño predictivo puede hacer pronósticos sobre el comportamiento del terreno y examinar posibles amenazas. Aquí la IA puede generar un modelo complejo de flujo de roca que realiza proyecciones para diferentes tipos de túneles, salas subterráneas y estabilidad de pendientes.

Las tecnologías de inteligencia artificial respaldan la minería estratégica y táctica ágil, aprovechando el flujo constante de datos para producir los mejores planes mineros y cronogramas de producción. Las operaciones mineras pueden utilizar la IA para predecir el rendimiento en diferentes condiciones. Esto ayudará a los operadores a identificar estrategias de apuestas complementarias que conducirán a una mayor producción con un costo mínimo. Los sensores que incorporan sistemas de mantenimiento predictivo pueden cambiar la eficiencia de las máquinas mineras tanto que reduce el tiempo de inactividad y mejora la productividad en los procesos mineros. La minería no es la única área 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 realizar nuevos pedidos.

Prácticas como el análisis de series de tiempo y los modelos de probabilidad permiten a las minas ver claramente su cadena de suministro en la tendencia actual. Este factor permitirá a las minas materializar sus operaciones logísticas optimizando actividades específicas, incluida la elección de rutas de la red de transporte y distribución.

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