Buenaventura impulsa la eficiencia minera con machine learning en El Brocal y Uchucchacua

Fuente: IIMP

Lima – La adopción de algoritmos de machine learning está generando ahorros significativos y optimizando procesos clave en las operaciones de Compañía de Minas Buenaventura. Así lo reveló José Enrique Gutiérrez, director de Modelamiento y Recursos Minerales de la minera peruana, durante su presentación en proEXPLO 2025, evento organizado por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú (IIMP).

Gutiérrez destacó el éxito de la aplicación de machine learning en la mina San Gabriel, donde la predicción de variables clave resultó en un ahorro sustancial de hasta US$ 350 mil. Este logro se apoya en «YupAI» (que significa «contar» en quechua), un software desarrollado internamente por Buenaventura que automatiza la rutina de estimación de recursos. Según el directivo, los algoritmos de inteligencia artificial permiten identificar patrones cruciales para un modelado más preciso de los depósitos, optimizando la planificación de la exploración y la eficiencia operativa.

«Desde hace dos años, hemos integrado algoritmos de inteligencia artificial de código abierto, lo que nos ha brindado ventajas significativas como la reducción de costos en ensayos y la capacidad de diseñar y redefinir nuestros depósitos de manera más eficiente. En la industria, los análisis químicos pueden demorar alrededor de seis meses. Con esta tecnología, evitamos la necesidad de reperforar y realizar todo el proceso nuevamente, algo inviable con los métodos tradicionales», explicó Gutiérrez en el evento del IIMP.

El geólogo detalló cómo el desarrollo del software YupAI, aplicado al depósito de oro de San Gabriel mediante técnicas de machine learning, ha permitido modelar la previsión de la variable Carbono Orgánico Total (COT), generando ahorros tanto en costos (US$7 por análisis de muestra, considerando 46,065 muestras) como en tiempo de procesamiento.

«A través de la inteligencia artificial y correlaciones multivariables, hemos podido predecir la ley del COT en 390 sondeos. Esto nos ha ahorrado aproximadamente seis meses de no tener que enviar esas muestras al laboratorio y entre US$ 340 mil y US$ 350 mil en gastos de ensayo y otros conceptos», precisó Gutiérrez.

El desarrollo de esta infraestructura en la nube también permite a Buenaventura optimizar la gestión de residuos, al identificar la ubicación espacial del desmonte con materia orgánica, evitando su envío innecesario a la planta.

«Es fundamental identificar ese material no deseado dentro de nuestro depósito. Al no enviarlo a la planta, ahorramos costos de transporte y procesamiento, y al momento de la extracción, ya sabemos que ese material debe ir a la desmontera, lo que se traduce en ahorros significativos al evitar el tratamiento de material sin valor de recuperación», añadió.

Expansión del Machine Learning a Otros Depósitos y Exploraciones

Gutiérrez informó que Buenaventura actualmente está utilizando el desarrollo e implementación de algoritmos para la identificación de bismuto y manganeso en otros yacimientos como Uchucchacua y El Brocal.

«Hemos compartido esta herramienta con nuestras unidades para que cada jefe de modelamiento pueda utilizar este algoritmo. En El Brocal, estamos analizando las proporciones de arsénico para identificar posibles elementos contaminantes. En Uchucchacua, estamos enfocados en predecir las proporciones de manganeso, hierro y oro, lo cual es altamente complejo con los métodos convencionales. La herramienta que hemos diseñado nos abre nuevas posibilidades», afirmó.

El ejecutivo adelantó que Buenaventura continúa desarrollando otras herramientas de inteligencia artificial aplicables a las actividades de exploración.

«Estamos enfocándonos directamente en lo que genera flujo de caja. Si bien aún no lo hemos aplicado en exploraciones, nuestro equipo está desarrollando herramientas específicas para ese proceso. En el futuro, veremos aplicaciones de inteligencia artificial en otras áreas como características metalúrgicas, mineras, seguridad laboral y control de proyectos, todo ello impulsado por YupAI e inteligencia artificial modelada por nuestros especialistas», concluyó Gutiérrez.

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    Fuente: IIMP

    Lima – La inteligencia artificial (IA) se erige como un catalizador fundamental en la transformación de la identificación de zonas con alto potencial mineral, optimizando significativamente el uso de recursos y mitigando riesgos inherentes a la exploración minera. Un caso paradigmático de esta revolución tecnológica, ocurrido en la región de Cajamarca, fue presentado por Santiago Mayor, CEO de Geomatic World, durante su ponencia en la segunda jornada de proEXPLO 2025, el relevante encuentro organizado por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú (IIMP).

    Geomatic World, una empresa canadiense con sede en Montreal especializada en soluciones integrales, ha desarrollado la plataforma GeoWorld Insight Technology. Esta innovadora herramienta combina la versatilidad de scripts en Python con el entorno ArcGIS, evitando la necesidad de desarrollar software propietario desde cero. Esta estrategia ha permitido a la compañía ofrecer soluciones ágiles, escalables y económicamente eficientes a una amplia gama de actores, desde grandes empresas mineras hasta gobiernos e incluso pequeñas exploradoras.

    El caso de estudio presentado por Mayor demostró cómo la integración de múltiples capas de datos geocientíficos —que incluyen información estructural, geológica, geoquímica y datos de sensores remotos—, combinada con técnicas avanzadas de machine learning, lógica difusa y análisis predictivo, permitió la generación de un Mapa de Prospectividad Mineral (MPM) de alta precisión.

    Entre los hallazgos más relevantes del estudio se destacan:

    • Identificación de zonas prioritarias: Las áreas donde se produjo una mayor superposición de variables geocientíficas obtuvieron puntuaciones elevadas, lo que reforzó significativamente su potencial exploratorio.
    • Manejo de incertidumbre: Gracias a la aplicación de la lógica difusa, fue posible identificar patrones amplios incluso en entornos caracterizados por datos incompletos o dispersos.
    • Ventajas técnicas: La metodología implementada superó desafíos inherentes a la región, como la presencia de densa vegetación y la complejidad del terreno.

    La Tercera Ola de la Exploración Minera

    Para el CEO de Geomatic World, la inteligencia artificial representa la tercera ola en la evolución de la exploración minera. Tras la fase inicial de adquisición de datos geocientíficos y la posterior industrialización de la recopilación de datos, el sector avanza ahora hacia la automatización del análisis mediante la IA.

    «La inteligencia artificial ha llegado para integrarse en el trabajo diario de todas las empresas y profesionales inmersos en el mundo de la exploración. La IA nos permite interpretar la información a un costo mínimo y en un lapso de tiempo considerablemente menor», enfatizó Mayor.

    El CEO de Geomatic World concluyó que la IA en la minería está tomando un rol similar al que ocuparon las imágenes satelitales hace dos décadas, una novedad tecnológica que rápidamente se convirtió en una herramienta indispensable para el sector.

    proEXPLO 2025: El juicio humano, pilar fundamental en la era de la Inteligencia Artificial para la minería

    Fuente: IIMP

    Lima – En el marco de la primera jornada de proEXPLO 2025, evento cumbre organizado por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú (IIMP), la directora general de Orix Geoscience, Britt Bluemel, enfatizó la trascendental importancia del discernimiento humano en un sector minero cada vez más influenciado por la inteligencia artificial (IA).

    «La inteligencia artificial es la aplicación de información para la toma de decisiones análogas a las humanas mediante sistemas automatizados», señaló Bluemel al inaugurar su presentación magistral.

    No obstante, la experta advirtió sobre la necesidad de una implementación tecnológica en la exploración minera que sea inherentemente ética, rigurosa y sustentada en un sólido conocimiento técnico.

    Bluemel reconoció la profunda transformación tecnológica que experimenta la industria, impulsada por el machine learning, modelos predictivos y la automatización, herramientas capaces de procesar volúmenes ingentes de datos con agilidad y eficiencia. Sin embargo, fue enfática al declarar que «la tecnología por sí sola no ofrece soluciones definitivas a los retos de la exploración». En este sentido, alertó sobre el peligro de depositar una confianza ciega en los algoritmos sin una comprensión cabal de sus limitaciones intrínsecas.

    «Sin una validación geológica robusta, los modelos pueden conducir a interpretaciones erróneas con consecuencias económicas significativas», puntualizó.

    A lo largo de su intervención, Bluemel ilustró los riesgos de una adopción acrítica de las plataformas digitales en la exploración minera a través de experiencias profesionales concretas. Un caso paradigmático fue el de una campaña de perforación que, pese a estar sustentada en un modelo 3D visualmente atractivo, pero carente de una base geológica sólida, generó pérdidas superiores al millón de dólares. Este tipo de errores, explicó, suelen ser el resultado de la aceptación acrítica de modelos, sin el debido escrutinio y validación por parte del conocimiento técnico humano, depositando una fe excesiva en las proyecciones de las herramientas digitales.

    No obstante, Bluemel también resaltó el considerable potencial de la tecnología para integrar y visualizar datos complejos, facilitar la comunicación fluida entre equipos multidisciplinarios y optimizar la toma de decisiones estratégicas. Subrayó, sin embargo, que el valor real emerge de la sinergia entre geocientíficos, ingenieros de datos y especialistas en IA.

    «No se trata únicamente de tecnología, sino de fomentar una comunicación efectiva y una comprensión mutua entre las diversas disciplinas involucradas. La utilidad de un modelo predictivo está directamente ligada a la calidad de la interpretación que el equipo técnico realice del mismo», afirmó.

    La primera jornada de proEXPLO 2025 concluyó con un mensaje contundente para el sector minero: la necesidad de no dejarse seducir exclusivamente por las capacidades de las herramientas digitales, relegando el indispensable criterio humano. La especialista canadiense hizo hincapié en la urgencia de fortalecer la formación técnica, el desarrollo del pensamiento crítico y la instauración de una cultura de validación rigurosa en cada etapa del proceso exploratorio. Si bien la innovación tecnológica es crucial, sentenció, debe ir de la mano de la responsabilidad. En la exploración minera, concluyó, la creatividad, la intuición y el juicio experto humano siguen siendo elementos insustituibles para desentrañar lo desconocido.

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