La inteligencia artificial se ha posicionado como una de las herramientas más transformadoras para la minería moderna. Su aplicación permite optimizar procesos productivos, anticipar fallas operacionales, mejorar la seguridad en faena y avanzar hacia una gestión más eficiente de los recursos.
En un contexto de mayores exigencias de productividad y sostenibilidad, la IA emerge como un habilitador clave para una minería más inteligente, competitiva y alineada con los desafíos del futuro.
Imaginemos una máquina que puede anticipar cuándo va a fallar antes de que ocurra el problema. Eso es exactamente lo que está sucediendo en Quellaveco, donde la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para hacer que la operación minera sea más eficiente y segura.
Desde que la planta concentradora inició operaciones en el 2022, se han recopilado enormes cantidades de datos sobre el funcionamiento de los equipos. Gracias a esta información y al uso de herramientas de machine learning (aprendizaje automático), ahora es posible identificar patrones y prevenir fallas antes de que afecten la producción.
La clave de esta innovación está en un programa prescriptivo basado en IA, desarrollado en conjunto con el socio estratégico Emerson. Se trata de Aspen Mtell, una herramienta de machine learning que aprende el comportamiento de los equipos y detecta anomalías que podrían indicar fallas futuras.
El proyecto comenzó en agosto del 2024 y, tras meses de preparación y pruebas, se activó oficialmente el 27 de diciembre de ese mismo año. En su implementación participaron la Gerencia de Estrategia y Confiabilidad de Activos (AS&R) e Information Management (IM), además del soporte del equipo global de confiabilidad de Anglo American.
La primera fase del proyecto se enfocó en las cuatro bombas principales de molienda. Estas bombas transportan la pulpa del mineral hacia los ciclones, unos equipos que separan las partículas más finas del mineral mediante la fuerza centrífuga. Gracias al machine learning, ahora es posible predecir con semanas de anticipación posibles fallas en estos equipos.
En la siguiente etapa, la IA se implementará en otros componentes y procesos de la operación. Con cada nueva aplicación, la tecnología seguirá aprendiendo y mejorando su capacidad de predicción, asegurando que Quellaveco continúe a la vanguardia de la minería digital.
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Exploración y planificación
En el mundo de la innovación minera, la inteligencia artificial está redefiniendo los límites de lo posible. Por ejemplo, la aplicación de la IA puede transformar la exploración y la planificación minera, convirtiéndose en una herramienta esencial, aportando eficiencia, precisión y valor a la industria.
Farzi Yusufali, CEO y cofundadora de Stratum AI, presentó durante la charla “Perforación de expansión de alta confianza en Candelaria-Punta del Cobre (Chile) usando proxies geológicos en modelos de recursos con IA”, en el marco del Foro TIS de Perumin 37, cómo en un depósito tipo IOCG, la plataforma Stratum AI Geospatial Estimator (SAIGE) creó un modelo de recursos más preciso con los datos que contaba.
En efecto, permitió identificar y confirmar 7.7 kt de cobre adicionales (equivalentes a USD 64 millones) mediante solo 2200 metros de perforación, en bloques que previamente habían sido clasificados como desecho bajo métodos tradicionales de kriging (técnica geoestadística).
Yusufali indicó además que los interceptos clave incluyeron leyes de hasta 3.2% de Cu, con intervalos de 12 a 59 metros, y más del 90% de los sondajes del programa intersectaron mineralización económica.
Además de la validación de recursos, el modelo optimizado por IA permitió reasignar un 19% de los recursos de perforación hacia nuevas oportunidades de alto valor; reducir en 16–25% las necesidades de perforación mediante una priorización inteligente de zonas de alta ley.
“Este caso evidencia cómo SAIGE no solo predice mineralización con alta confianza, sino que también aporta un impacto económico directo en la planificación minera, potenciando la toma de decisiones estratégicas con datos de mayor precisión”, remarcó la CEO de Stratum AI.
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Actualización en base a IA
El Servicio de Evaluación Ambiental (SEA) de Chile, realizó en enero pasado la charla “Plan de Modernización Tecnológica del SEIA”, instancia en la que presentó al sector minero los principales lineamientos de esta iniciativa orientada a modernizar el Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental, mediante la incorporación de herramientas digitales, automatización de procesos e inteligencia artificial.
El plan busca transformar en información útil los más de 27 millones de páginas y más de 29 000 proyectos actualmente contenidos en la plataforma, preparando al servicio para los próximos 15 años de evaluación ambiental. La iniciativa considera la implementación de inteligencia artificial, nuevos flujos de trabajo digitales, mejoras en la experiencia de usuario y herramientas de análisis territorial y comparativo.
