La inteligencia artificial (IA) está dejando atrás la etapa de pilotos para integrarse de forma creciente a la operación diaria de BHP, con aplicaciones que apuntan a mejorar la seguridad, la confiabilidad de los activos y el rendimiento operacional en toda su cartera global. Así lo planteó el Chief Technical Officer de la compañía, Johan van Jaarsveld, quien sostuvo que la prioridad es aplicar estas herramientas “de manera práctica y con gobernanza”, apoyando a los equipos en resultados más seguros y productivos.
En un escenario de mayor demanda por minerales críticos, especialmente cobre, impulsada por la electrificación, la transición energética y el crecimiento de data centers e infraestructura digital, BHP plantea que la IA puede ayudar a enfrentar desafíos crecientes: proyectos con largos plazos de desarrollo, condiciones de operación más complejas y yacimientos cada vez más profundos, variables y difíciles de acceder.
De la exploración a la planta: IA para reducir variabilidad y anticipar problemas
BHP describe que la IA ya se aplica “a lo largo de la cadena de valor minera”: desde la identificación de recursos hasta el soporte a plantas de procesamiento y la mejora de la confiabilidad en sistemas integrados de mina y transporte.
1) Exploración: análisis de grandes volúmenes de datos geológicos
En exploración, la compañía señala que utiliza IA y analítica avanzada para que sus equipos puedan procesar décadas de información histórica junto con datos nuevos, con el objetivo de identificar áreas de interés antes y con mayor confianza. El mensaje central: la tecnología apoya el análisis, pero las decisiones de inversión se mantienen en manos de personas.
2) Operación de plantas: “probar virtualmente” antes de ajustar el proceso
Uno de los principales desafíos en minería es la variabilidad natural del mineral, como cambios en tipo y dureza del mineral, que impactan la estabilidad de una planta.
En Escondida (Chile), BHP indica que utiliza modelos digitales apoyados por IA para entender mejor cómo variaciones en el mineral o en parámetros operacionales podrían afectar el rendimiento. En términos simples, estos modelos permiten simular ajustes con datos históricos y en tiempo real antes de implementarlos en la operación, buscando mayor estabilidad y consistencia.
3) Confiabilidad “del rajo al puerto”: visión computacional en correas, chancado y carguío
BHP también menciona el uso de sistemas de visión computacional (computer vision) en operaciones de Chile y Australia Occidental para detectar eventos como derrames, material sobredimensionado u objetos extraños en correas transportadoras, chancadores y sistemas de carguío/embarque o carga ferroviaria.
Al aprovechar infraestructura existente de cámaras, estas soluciones pueden alertar tempranamente y, en algunos casos, activar respuestas automáticas preprogramadas, con el objetivo de evitar daños, reducir detenciones no planificadas y disminuir la exposición de los equipos a tareas de mayor riesgo.
4) Reportabilidad de seguridad: registro de peligros por voz en terreno
En materia de seguridad, la empresa destaca una aplicación móvil voz-a-texto para que trabajadores puedan registrar peligros de inmediato en terreno. Los reportes se georreferencian y se vinculan con datos históricos, generando evaluaciones digitales rápidas para priorizar controles y responder antes.
“IA ya no es un concepto futuro”
BHP plantea que el despliegue ha crecido en los últimos años a medida que mejoran la calidad de datos, las plataformas y las capacidades internas, y que el siguiente paso será escalar lo que funciona, compartiendo aprendizajes entre operaciones, con “fuerte gobernanza y responsabilidad clara”.
Fuente: Reporte Minero