Optimización de energía sostenible en minas chilenas utilizando inteligencia artificial. En 2018 nuestro equipo en CINVESTAV y la Universidad de Chile colaboró con la compañía estatal Codelco en el proyecto EcoMine para mejorar la eficiencia energética en una mina de cobre del Desierto de Atacama mediante inteligencia artificial y machine learning.
El sistema integró datos de sensores de la mina incluyendo temperatura, humedad y consumo energético, junto con datos históricos y pronósticos meteorológicos. Se aplicaron algoritmos avanzados de ML como gradient boosting y random forests para identificar patrones y predecir la demanda energética. La solución procesó 10 millones de puntos de datos al día y entregó información operativa accionable para los operadores de la planta.
Resultados clave: reducción del 27% en el consumo energético, con una disminución de emisiones de gases de efecto invernadero equivalente a 11 000 toneladas de CO2 anuales; reducción del 20% en costos de generación eléctrica, con un ahorro estimado de 1.2 millones de dólares al año; y mayor seguridad en la operación gracias a la detección temprana y prevención de riesgos relacionados con la energía. Este caso demuestra el potencial de la inteligencia artificial para optimizar la eficiencia energética en industrias complejas y de alta demanda energética como la minería.
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