Aplicación de la inteligencia artificial logró ahorros de hasta US$ 3 millones.
El director de Modelamiento y Recursos Minerales de Compañía de Minas Buenaventura, José Enrique Gutiérrez, destacó, durante su ponencia técnica en el Innovation Summit Canadá-Perú, el papel de la inteligencia artificial (IA) en la optimización del uso de la información geológica y de exploraciones en la evaluación de yacimientos minerales.
El proyecto de innovación denominado software YupAI, palabra que significa “contar” en quechua y cuyo símbolo es un nodo de un quipu Inca, reúne el trabajo de los últimos tres años en desarrollo de algoritmos de IA Open Sources aplicados a la minería. “Lo primero es que el algoritmo se adapta; lo segundo, que tenga métricas para evaluar el performance; lo tercero, que se pruebe en campo; lo cuarto, que pueda evaluar la mayor perdida esperada y finalmente, que todo ese conocimiento se concentre en una herramienta útil para otros”, detalló el especialista.
Aplicación de YupAI en el proyecto San Gabriel
Gutiérrez presentó un caso práctico en el que Buenaventura implementó un modelo en el proyecto minero San Gabriel, en Moquegua, para estimar el contenido de carbón orgánico total (COT) en el depósito que carecía de dicha información. A través del modelamiento de datos existentes, el algoritmo logró proyectar los valores de los ensayos faltantes y validar los resultados mediante perforaciones confirmatorias. Este proceso permitió identificar zonas estériles y evitar su envío a planta, generando un ahorro directo.
Además, destacó que uno de los principales retos de la industria minera peruana es la estructuración de la gran cantidad de datos que genera. En ese sentido, Buenaventura señaló que la aplicación de Machine Learning y de indicadores de desempeño (KPIs definidos con Inteligencia de Negocios) está permitiendo mejorar la comprensión y gestión de la información, abriendo paso a una minería más eficiente, tecnológica y sostenible.
Métricas clave
Explicó que los algoritmos desarrollados por la empresa se adaptan a cada tipo de depósito, descartando la idea de una herramienta universal que funcione en cualquier contexto geológico. “Los algoritmos funcionan y se adaptan al depósito, no al revés”, precisó el expositor, quien comparó el proceso de aprendizaje de los modelos con el de un niño que aprende a contar del 1 al 10 en un idioma específico. Añadió que la clave está en aplicar métricas adecuadas que permitan medir la eficiencia de cada algoritmo y comprobar si realmente se está obteniendo el mejor resultado posible, eliminando la idea de que los algoritmos de IA son una “Caja Negra”.
Fuente: rumbominero.com
Fecha: 24 octubre, 2025