Los modelos de árboles de decisión se han convertido en una herramienta clave para la selección del sostenimiento adecuado en la minería subteránea, ya que permiten clasificar y predecir tipos de sostenimiento basados en datos geomecánicos, condiciones de esfuerzo y características del macizo rocoso. Su facilidad de interpretación y manejo de datos heterogéneos los hace ideales para aplicaciones en tiempo real, como la identificación de factores críticos y la optimización del diseño de estructuras de refuerzo. Aunque presentan limitaciones en problemas complejos comparados con modelos avanzados como bosques aleatorios o redes neuronales, los árboles de decisión ofrecen una solución accesible y efectiva que mejora la seguridad y la eficiencia en operaciones mineras subterráneas

Este estudio propone el desarrollo de un modelo predictivo basado en el algoritmo de Random Forest para anticipar estallidos de roca en operaciones mineras subterráneas. El modelo busca gestionar las relaciones no lineales de los datos geomecánicos y mejorar la toma de decisiones en tiempo real, aumentando la seguridad y reduciendo los costos por interrupciones. Se recopilaron datos históricos y de monitoreo para entrenar y validar el modelo, con el objetivo de identificar los factores críticos que desencadenan estos eventos y optimizar el monitoreo en tiempo real. La investigación pretende ofrecer una herramienta predictiva innovadora frente a métodos convencionales.

La inteligencia artificial (IA) es el núcleo de la Industria 5.0, impulsando una manufactura más eficiente, personalizada y optimizada. A diferencia de las revoluciones previas centradas en la automatización, la IA promueve un entorno colaborativo e inteligente mediante el análisis de datos en tiempo real. Esto permite predecir fallos, optimizar recursos y realizar mantenimiento proactivo, reduciendo tiempos de inactividad y mejorando la producción.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están revolucionando los procesos de manufactura, especialmente en la tecnología de soldadura, al ofrecer desde sistemas mecanizados simples hasta máquinas inteligentes capaces de aprender y optimizar procedimientos basados en datos. Estas tecnologías garantizan precisión y consistencia en las operaciones, complementando al trabajo humano. Robots y cobots han llevado la soldadura a niveles antes inimaginables, y los avances seguirán acelerándose gracias a los algoritmos y la disponibilidad de datos, impulsando significativamente el sector.

Este artículo presenta un análisis de la implantación de la tecnología de perforación autónoma en la industria minera, explorando su potencial para mejorar significativamente la seguridad operativa, la eficiencia y la sostenibilidad. El artículo destaca además la precisión y exactitud de la perforación autónoma, que conduce a un mejor aprovechamiento de los recursos y a una mayor calidad del material extraído. Por último, analiza las ventajas económicas y medioambientales de la perforación autónoma, como el ahorro de costes a largo plazo gracias a la reducción de la mano de obra, la optimización del consumo de energía, la disminución de los gastos de mantenimiento y la reducción de las emisiones.

En la era digital, la programación y el machine learning (ML) están revolucionando diversas industrias, incluida la minería, la geología y la metalurgia. Estos avances tecnológicos no solo optimizan procesos, sino que también ofrecen soluciones innovadoras a los desafíos tradicionales.

La aplicación de inteligencia artificial (Machine Learning) en la estimación de la ley del mineral, destaca por su impacto en la eficiencia operativa y la sostenibilidad en la industria minera. En el artículo se presenta un análisis de casos, metodologías y resultados que demuestran la efectividad de estos enfoques en comparación con métodos tradicionales.

Este artículo explora cómo las técnicas de Machine Learning pueden fortalecer el análisis de datos procedentes de diversas fuentes. El artículo se centra en su aplicación a los datos de exploración minera, concretamente los procedentes de perforaciones diamantinas y modelos de bloques, con el objetivo de mejorar las predicciones de propiedades relacionadas a su mineralización. El artículo detalla tres casos prácticos que muestran la potencia de algoritmos de Machine Learning como KMeans, Random Forest y Linear Regression. Aprovechando la capacidad de estos algoritmos para identificar patrones ocultos y generar modelos predictivos.

Este artículo analiza la correlación entre el Rock Mass Rating (RMR) y otros parámetros geotécnicos en proyectos de minería e ingeniería civil, utilizando Power BI como herramienta de visualización. Los datos originales proporcionados por la mina fueron corregidos previamente en Excel para eliminar inconsistencias y outliers, y luego importados a Power BI para su análisis. A través del proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL), se generaron visualizaciones dinámicas que permitieron comparar los valores de RMR antes y después de las correcciones. Los gráficos de dispersión y barras mostraron cómo la resistencia y el espaciamiento de discontinuidades se correlacionan con el RMR, revelando que las correcciones mejoraron significativamente la precisión del análisis. Los resultados mostraron una mayor coherencia en los datos corregidos, destacando la importancia de las correcciones para una mejor interpretación de las condiciones del macizo rocoso. El uso de Power BI facilitó una comparación clara entre los datos originales y corregidos, lo que permitió una toma de decisiones más informada y eficaz en los proyectos geotécnicos.