{"id":4314,"date":"2022-02-03T15:37:23","date_gmt":"2022-02-03T15:37:23","guid":{"rendered":"https:\/\/energiaindustriacomercio.com\/?p=4314"},"modified":"2022-02-04T15:39:28","modified_gmt":"2022-02-04T15:39:28","slug":"como-utilizar-la-inteligencia-artificial-en-el-sector-minero","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/energiaindustriacomercio.com\/en\/2022\/02\/03\/como-utilizar-la-inteligencia-artificial-en-el-sector-minero\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo utilizar la Inteligencia Artificial en el sector minero?"},"content":{"rendered":"

La\u00a0Inteligencia Artificial est\u00e1 haciendo olas al interrumpir casi todos los aspectos de nuestras vidas, negocios e industria, y la miner\u00eda no es la excepci\u00f3n.<\/p>\n

Los mineros, proveedores de servicios y fabricantes de equipos de toda la cadena de valor de la miner\u00eda han aprovechado la\u00a0AI para proporcionar cambios escalonados en la seguridad, el rendimiento y la eficiencia de los procesos.<\/p>\n

El t\u00e9rmino AI se acu\u00f1\u00f3 por primera vez en la d\u00e9cada de 1950 como”la capacidad de una m\u00e1quina para imitar el comportamiento humano inteligente”, pero desde entonces su capacidad ha avanzado tan r\u00e1pido que las m\u00e1quinas ahora pueden superar f\u00e1cilmente el rendimiento humano.<\/p>\n

La familia m\u00e1s com\u00fan de t\u00e9cnicas utilizadas para la\u00a0AI es el Machine Learning, que a menudo se utiliza para ayudar a los humanos o para automatizar completamente las tareas repetitivas.<\/p>\n

Por ejemplo, Caterpillar integra\u00a0inteligencia artificial\u00a0para apoyar la visi\u00f3n artificial en camiones de acarreo, lo que mejora la seguridad al identificar obst\u00e1culos autom\u00e1ticamente y aumenta la productividad al respaldar las operaciones aut\u00f3nomas.<\/p>\n

El proceso de entrenamiento de un cami\u00f3n para identificar objetos en im\u00e1genes requiere miles de im\u00e1genes etiquetadas que se utilizan para ajustar la AI, que en este caso se basa en un algoritmo de aprendizaje profundo. Este algoritmo de aprendizaje profundo imita al cerebro humano para identificar objetos en funci\u00f3n de su experiencia.<\/p>\n

Newcrest Mining ha integrado AI para ayudar a la operaci\u00f3n de una planta de flotaci\u00f3n de procesamiento de minerales al proporcionar informaci\u00f3n en tiempo real sobre la eficiencia de la planta y la aparici\u00f3n de fallas.<\/p>\n

Esta informaci\u00f3n se genera utilizando un modelo, que en algunos casos se conoce como gemelo digital, de la planta.<\/p>\n

Aqu\u00ed, las mejoras de productividad se logran a medida que la\u00a0AI procesa grandes cantidades de datos y los compara con un buen desempe\u00f1o pasado, alertando a los operadores cuando ocurre una divergencia.<\/p>\n

En tiempo real, el modelo proporciona informaci\u00f3n sobre el comportamiento del equipo que es dif\u00edcil de identificar e interpretar para los humanos. Esta intervenci\u00f3n a tiempo permite a los operadores manejar operaciones complejas de la planta durante largos turnos en entornos a veces hostiles.<\/p>\n

La integraci\u00f3n de la\u00a0inteligencia artificial\u00a0puede proporcionar un cambio radical en el rendimiento operativo, por lo que las empresas quieren entender c\u00f3mo pueden comenzar.<\/p>\n

Para comenzar y obtener soporte comercial, es importante elegir un problema que ofrezca un gran valor de producci\u00f3n si se puede automatizar total o parcialmente.<\/p>\n

Una consideraci\u00f3n secundaria es garantizar que los datos de producci\u00f3n est\u00e9n disponibles, ya que esto permitir\u00e1 que el proyecto gane impulso r\u00e1pidamente. Ejemplos de datos de producci\u00f3n podr\u00edan ser sistemas de monitoreo de c\u00e1maras existentes o datos de plantas de producci\u00f3n existentes.<\/p>\n

Por \u00faltimo, aseg\u00farese de tener disponible una plataforma de implementaci\u00f3n confiable y de confianza integrada con los sistemas de producci\u00f3n existentes. La mayor\u00eda de los proyectos de\u00a0AI fracasan en esta etapa final ya que no son confiables y no pueden integrarse en un entorno de producci\u00f3n.<\/p>\n

MATLAB proporciona una plataforma de desarrollo de\u00a0AI que respalda el proyecto desde el concepto hasta la implementaci\u00f3n de producci\u00f3n:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

MATLAB admite todo el flujo de trabajo de AI para proyectos mineros, desde el concepto hasta la producci\u00f3n, con una implementaci\u00f3n multiplataforma dirigida a hardware integrado, hardware OT, sistemas de TI empresariales y la nube.<\/p>\n

Limpieza y exploraci\u00f3n de datos:\u00a0la calidad de los datos es un desaf\u00edo recurrente en la miner\u00eda. En el caso de Newcrest Mining, los aportes de los metal\u00fargicos y operadores proporcionaron contribuciones valiosas en la tarea de separar los problemas de datos de las anomal\u00edas reales de la planta.<\/p>\n

Este dominio, o primeros principios, conocimiento se aprovech\u00f3 en la creaci\u00f3n de caracter\u00edsticas derivadas o dise\u00f1adas a partir de los datos sin procesar. Con Caterpillar, el desaf\u00edo era la recolecci\u00f3n y el etiquetado de grandes cantidades de im\u00e1genes.<\/p>\n

Desarrollo del modelo:\u00a0al construir un modelo, puede ser dif\u00edcil identificar la estructura correcta del modelo.<\/p>\n

MATLAB admite flujos de trabajo de alto nivel para evaluar y optimizar los numerosos tipos diferentes de modelos que admiten usuarios nuevos y experimentados. T\u00edpicamente, el proceso de miner\u00eda puede describirse parcialmente por los primeros principios y esto combinado con el\u00a0Machine Learning produce excelentes resultados.<\/p>\n

En el caso de Newcrest, los expertos en dominios ayudaron a identificar la estructura de la planta y el flujo del proceso. Este conocimiento se utiliz\u00f3 para representar la planta m\u00e1s grande como una serie de modelos m\u00e1s peque\u00f1os. El flujo de trabajo de alto nivel agiliz\u00f3 la creaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n de muchos modelos candidatos para cada proceso de unidad.<\/p>\n

Implementaci\u00f3n de producci\u00f3n:\u00a0los requisitos de implementaci\u00f3n var\u00edan mucho para cada aplicaci\u00f3n. MATLAB proporciona una implementaci\u00f3n multiplataforma flexible que puede apuntar tanto a entornos de producci\u00f3n IT \/ OT como al hardware de la m\u00e1quina mediante la generaci\u00f3n de C \/ C ++ independiente, texto estructurado y c\u00f3digo CUDA.<\/p>\n

Newcrest implement\u00f3 los modelos en el entorno de TI que interconect\u00f3 los datos de la planta a trav\u00e9s de los historiadores de la planta. En este caso, la facilidad de implementaci\u00f3n y actualizaci\u00f3n del modelo fueron requisitos importantes.<\/p>\n

Por otro lado, Caterpillar apunta a hardware integrado de alta potencia que se ejecuta en el cami\u00f3n de transporte utilizando tecnolog\u00eda de generaci\u00f3n de c\u00f3digo. En este caso, la velocidad, la peque\u00f1a huella de memoria y los requisitos de fiabilidad eran imprescindibles.<\/p>\n

La\u00a0inteligencia artificial\u00a0y su capacidad para ayudar en la automatizaci\u00f3n de tareas ofrecen grandes beneficios a la industria minera. Estos beneficios vienen en forma de mayor seguridad y rendimiento operativo mejorado.<\/p>\n

Para integrar con \u00e9xito la\u00a0AI en los procesos de producci\u00f3n, es importante comprender los requisitos de integraci\u00f3n e integridad de la producci\u00f3n desde el comienzo del proyecto.<\/p>\n

Para reducir a\u00fan m\u00e1s el riesgo del proyecto, es importante consultar a expertos en la materia y asociarse con proveedores experimentados.<\/p>\n<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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