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U. de Chile desarrolla modelo pionero para la estimación y recuperación de oro

FCFM desarrolla modelo pionero para estimación y recuperación de oro

El Laboratorio de Geoestadística y Supercómputo, dependiente del Departamento de Ingeniería de Minas y el Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile, consiguió un importante reconocimiento al desarrollar un proyecto con aplicación de técnicas de inteligencia artificial para la estimación de reservas de oro y su recuperación, en el evento de desafíos tecnológicos Mining Lab Challenge organizado durante el segundo semestre de 2020 por la empresa minera Nexa.

La iniciativa planteó una serie de desafíos dirigidos a empresas y centros de investigación relacionados con minería, consistentes en proponer soluciones innovadoras para problemas en diferentes áreas del negocio. De este modo, el Laboratorio Alges presentó un proyecto para utilizar inteligencia artificial, en combinación con geoestadística, en el complejo problema de modelar la recuperación de oro en el proceso minero. La propuesta fue bien recibida y evaluada durante la competencia, resultando finalmente ganadora en diciembre pasado.

“Al principio éramos aproximadamente 178 participantes de 14 países. Luego quedaron 50 y finalmente 13 pasaron a la etapa de inmersión. Fuimos avanzando en todas las fases siguientes hasta que nos declararon ganadores en diciembre pasado”, comenta Felipe Navarro, uno de los investigadores del Laboratorio.

“El problema abordado fue muy desafiante, pues involucra distintas etapas de la cadena minera, desde la estimación de recursos hasta los procesos de planta. Esta transversalidad es de gran interés desde el punto de vista de la investigación, ya que hay muchos temas no resueltos”, agrega el investigador Gonzalo Díaz.

“Propusimos un modelo de recuperación de oro como un ‘problema inverso’. Lo que nos planteamos fue formular un modelo que esté en el mismo punto de la cadena productiva de aquellos que se hacen a priori y antes de ejecutarse el proceso en planta. En el caso de la recuperación de oro como valioso secundario de un proceso, no se conoce hasta que todo el proceso finaliza. Entonces la pregunta que nos hicimos fue cómo hacer un modelo a priori de algo que se sitúa más adelante en el tiempo”, complementa Álvaro Egaña, director del Laboratorio.

Un hito importante es que la solución propuesta por el equipo de investigadores comenzará a aplicarse en las operaciones de Nexa en Perú, lo que representa una gran novedad en las operaciones mineras de ese país.

“Hasta lo que sabemos no hay ninguna otra empresa, ni centro de investigación que haya aplicado técnicas de inteligencia artificial en la minería del Perú”, destaca Felipe Navarro.

El proyecto se ejecutará en un plazo de seis meses, a contar de enero de 2021 y se espera sea el puntapié inicial en una relación de más largo plazo.

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