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

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.

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.

El uso del machine learning en la automatización de procesos en la industria minera ha permitido ajustes precisos en tiempo real, mejorando la eficiencia operativa y la calidad del producto. La implementación de esta tecnología también contribuye a reducir el tiempo de inactividad mediante mantenimiento predictivo, promoviendo la sostenibilidad ambiental. A medida que avanza la tecnología, se espera una adopción más amplia, mejorando continuamente la eficiencia y reduciendo el impacto ambiental en la minería.