La extracción de recursos naturales, como minerales y combustibles fósiles, ha sido una actividad crucial para el desarrollo humano a lo largo de la historia. Sin embargo, el proceso de extracción no siempre ha sido eficiente ni sostenible desde el punto de vista ambiental. En los últimos años, ha surgido un enfoque innovador en la industria de la minería y la extracción de recursos: el desarrollo de tecnologías de extracción selectiva y minado de precisión. Estas tecnologías prometen revolucionar la forma en que obtenemos recursos naturales, minimizando los impactos negativos en el medio ambiente y mejorando la eficiencia de la operación. En este artículo, exploraremos en detalle estas tecnologías, sus beneficios y desafíos, y cómo están transformando la industria de la extracción de recursos.

En este artículo se describe el funcionamiento de Machine Learning, un primer alcance y sus aplicaciones a ciencias de la tierra como lo es la Geología, nos centramos netamente en la prevención de riesgos geológicos y un ejemplo claro usado en centroamérica, describiendo los parámetros usados y la metodología descrita por el autor.

Al igual que muchas industrias que implementan tecnología, la industria minera no es la excepción hoy en día. Utilizar la tecnología de detección avanzada conocido como bulk ore Sorting generará un efecto positivo o negativo ambiental, de consumo de agua y de energía.

La metalurgia extractiva y metalurgia física es un pilar en la industria minero-metalúrgica, con esta podemos comprender como se obtienen los metales y aleaciones a partir de los minerales. Al sumergirnos en este campo entenderemos lo fundamental que es el control de las transformaciones de fase de los materiales a razón que se someten a constantes procesos de tratamiento físico-químicos.

En este artículo, les voy a mostrar como usar una pequeña computadora llamada Raspberry Pi para almacenar en una base de datos la información captada por un sensor que mide la humedad y temperatura. Les brindo el código de programación y los pasos para que ustedes puedan replicarlo.

La incorporación de drones en la minería subterránea ofrece mejoras sustanciales en seguridad, eficiencia y gestión de riesgos. Sin embargo, un desafío crítico radica en la navegación autónoma en entornos sin GPS, para lo cual se están desarrollando enfoques como algoritmos de coincidencia de escaneo láser y sistemas de control adaptados. La detección de obstáculos y la prevención de colisiones son fundamentales para garantizar la seguridad de los drones en esta industria. Sensores ultrasónicos, infrarrojos y otros sensores especializados se utilizan con éxito para evitar colisiones en las operaciones mineras subterráneas. Los drones tienen diversas aplicaciones en la minería subterránea, desde el rescate minero hasta la detección de gases peligrosos, visualización de áreas inaccesibles y cartografía geológica. En el rescate minero, se reconoce la necesidad de utilizar conjuntos de robots especializados para abordar diferentes escenarios. Los drones tienen el potencial de transformar la minería subterránea al ofrecer mejoras significativas. A pesar de los desafíos de navegación y seguridad, su versatilidad y capacidad para abordar diversas tareas específicas de la industria hacen que la inversión en investigación y desarrollo en este campo sea esencial para el futuro de la minería subterránea.

La información espacial es necesaria para llevar a cabo una modelización hidrogeológica adecuada. Para la gestión de dicha información espacial se ha propuesto una metodología basada en la implementación de las herramientas de los Sistemas de Información Geográfica (SIG), con el propósito de preparar y analizar la información necesaria para la ejecución de un modelo de flujo.

El aprendizaje automático está transformando el diseño de aleaciones metálicas al predecir propiedades, optimizar composiciones y descubrir nuevas aleaciones. Este enfoque acelera el proceso y ahorra recursos. El siguiente artículo destaca la revolución del aprendizaje automático en la investigación de materiales, enfocándose en la importancia de las representaciones de materiales invariantes, únicos, estables e interpretables. Además, describe cómo se aplica el aprendizaje automático en el diseño de aleaciones, mejorando la selección de materiales, optimizando composiciones y revelando relaciones complejas.

En los procesos metalúrgicos existe el tratamiento  térmico, que se trata sobre calentar y enfriar los materiales de manera controlada para que sean más resistentes y tengan una estructura interna mejor. Es decir, se genere mejoras notables en las propiedades mecánicas y microestructurales de los materiales por estos procesos. Existen diferentes estándares en este proceso para que los materiales den como resultado un producto de buena calidad. Es aquí donde los algoritmos de búsqueda y la optimización de estos procesos térmicos se erige como un componente esencial para asegurar que los materiales alcancen los niveles deseados de calidad y rendimiento.

Gestión de residuos: Rehabilitación de suelos mediante un modelado de terreno

La industria minera ha experimentado una transformación radical gracias al avance tecnológico y la informática. En este contexto, la simulación por computadora ha revolucionado el modelado de depósitos minerales y la estimación de recursos. Este artículo explora la comparación entre la interpretación tradicional y el modelado implícito, enfocándose en eficiencia, precisión y representación de la complejidad de los depósitos. Además, se destacan las herramientas de Machine Learning y las innovaciones en interpolación desde la Inteligencia Artificial (IA) en geostadística. La simulación por computadora se presenta como una herramienta esencial para la toma de decisiones informadas en la exploración y explotación de recursos minerales, ofreciendo mejoras notables en la precisión y la eficiencia de la estimación de recursos.

Este artículo destaca la importancia de las imágenes satelitales en la geología y su automatización a través de tecnologías avanzadas. Describe varios tipos de imágenes y sensores satelitales utilizados en esta disciplina. Luego, se enfoca en tecnologías como la generación de datos sintéticos y redes neuronales convolucionales para identificar formaciones geológicas de manera automática. Finalmente, subraya las ventajas de esta identificación automática en la exploración de recursos minerales, la gestión de riesgos, la planificación urbana y los estudios ambientales.