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20 Marzo 2019 / Opinión

La Inteligencia Artificial (IA) y sus potencialidades de aplicación en el procesamiento de minerales

Las aplicaciones basadas en IA han aumentado exponencialmente en diversas y variadas áreas y la industria minera no debería ser la excepción.

 

 

ESCRIBE: Dr. José Salazar N.

Director de Metalurgia de la Cámara Minera del Perú

 

 

Una adecuada acepción del término Inteligencia Artificial (IA) es la que la señala como la inteligencia que es llevada a cabo por máquinas con el objetivo de generar acciones que permitan maximizar las posibilidades de éxito bajo la premisa de que la máquina o equipo imite las funciones cognitivas propias de las actividades humanas.

 

Muchos de estos avances se han asociado con las mejoras significativas en la capacidad de procesamiento de los equipos y los volúmenes y variedades de datos que están disponibles. Si bien, sus orígenes en la industria de procesos han estado vinculado a las industrias químicas, su aplicación no ha estado exenta de polémicas y escepticismos de una parte de la industria, principalmente por las promesas “poco realistas” que habrían realizado inicialmente, las que, conforme ha mejorado la tecnología y su estudio, ofrecen cada vez mejores resultados de aplicación.

 

La industria minera no ha estado ajena al uso de estos avances y hemos podido observar interesantes desarrollos basados en la Inteligencia Artificial. Destacan entre estos, la visión artificial. Esta tecnología aplica técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) a imágenes y videos en lugar de datos numéricos tradicionales (sensores de planta). Debido a su naturaleza de alta definición, cada píxel representa información y una fotografía puede contener millones o decenas de millones de variables. La visión artificial representa el estudio de las técnicas para extraer esta información significativa de las imágenes en alta resolución captadas en el proceso.

 

La posibilidad de detectar automáticamente las propiedades del mineral (incluido el tamaño de partícula y el contenido mineral) en los sistemas de transporte ha recibido una especial atención en los estudios experimentales de la IA y su resultado ha permitido estimar la distribución del tamaño de mineral en procesos de molienda y clasificación.

 

Por otro lado, el análisis y monitoreo de la espuma de flotación permanentemente ha sido motivo de interesantes desarrollos tecnológicos, y en gran parte, es debido a los vínculos existente entre el aspecto de la espuma de flotación y el rendimiento de este proceso. Aproximadamente dos tercios de las implementaciones industriales a nivel experimental de las técnicas de IA han sido aplicados en los procesos de flotación centrados en el monitoreo de la espuma de flotación, analizando las imágenes de esta espuma. Estos dispositivos permiten extraer características que estarían fuertemente correlacionadas con importantes parámetros, tales como, la distribución del tamaño de la burbuja, la estabilidad de la espuma entre otros, así como indicadores claves en el rendimiento del proceso (grado y recuperación).

 

En general, las aplicaciones basadas en IA han aumentado exponencialmente en diversas y variadas áreas y la industria minera no debería ser la excepción. La perspectiva industrial indica que cualquier nueva tecnología debe proporcionar resultados prometedores para ser de interés inmediato y es aquí en donde a la IA se le presentan los mayores retos y mientras sus resultados sean cada vez más precisos, su potencialidad de implementación irá en aumento.

 

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