A través del proyecto de investigación titulado: Tecnologías Emergentes para una Minería Inteligente, un equipo científico investiga cómo integrar herramientas de simulación avanzada, ciencias de datos, gemelos digitales e inteligencia artificial para optimizar distintas operaciones mineras, como perforación, voladura, carga y transporte. Concretamente, el proyecto busca desarrollar modelos digitales capaces de representar y simular procesos mineros reales, permitiendo anticipar problemas, evaluar escenarios operativos y mejorar la toma de decisiones antes de ejecutar acciones en campo.
La doctora y magíster en Ciencias de la Computación, Verónica Gil Costa, dirige esta investigación la cual se centra en el desarrollo y aplicación de tecnologías emergentes para avanzar hacia una minería inteligente, más eficiente, segura y sostenible. La investigadora y docente de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales (FCFMyN) de la Universidad Nacional de San Luis (UNSL) sostuvo que actualmente se investiga sobre cómo utilizar inteligencia artificial para predecir variables críticas en minería.
Verónica mencionó, como ejemplo, el uso de redes neuronales para la estimación de recursos minerales, temática que se está investigando a través de una tesis; y también el estudio del uso de gemelos digitales, es decir, réplicas virtuales de procesos mineros que permiten analizar y optimizar operaciones en tiempo real. El objetivo final es generar soluciones tecnológicas accesibles y adaptables al contexto minero regional, que contribuyan tanto al avance científico como a la transferencia tecnológica hacia empresas e instituciones del sector minero.
«Comenzamos a investigar en este tema porque observamos que la minería enfrenta desafíos cada vez más complejos y que muchas de las decisiones operativas todavía se tomaban -y en muchos casos aún se toman- utilizando metodologías tradicionales, con poca integración de herramientas digitales avanzadas. Desde nuestros inicios vimos que existía una gran oportunidad de aplicar conocimientos provenientes de la informática, la simulación y posteriormente la inteligencia artificial para ayudar a resolver problemas reales de la industria minera. Otro motivo importante fue la necesidad de generar conocimiento y desarrollo tecnológico desde Argentina y para el contexto regional», explicó la investigadora.
Paralelamente, sostuvo que muchas de las soluciones existentes están diseñadas para realidades muy distintas a las regionales, por lo que se vio la importancia de desarrollar herramientas adaptadas a las características geológicas, operativas y productivas de la minería local. Seguidamente, expresó que como grupo de investigación, siempre tuvieron un fuerte interés en vincular la Universidad con el sector productivo, transfiriendo tecnología y formando recursos humanos especializados en áreas estratégicas y de alto impacto para el futuro de la industria.
¿Qué son las tecnologías emergentes?. La científica explicó que son el conjunto de herramientas y desarrollos tecnológicos innovadores que están transformando la manera en que funcionan las industrias y la sociedad. Son tecnologías relativamente nuevas o en rápida evolución, con gran potencial para cambiar procesos tradicionales y generar nuevas formas de trabajo, análisis y toma de decisiones. «En el caso de nuestro proyecto, las principales tecnologías emergentes que investigamos son la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (machine learning), los modelos de lenguaje, la simulación avanzada, los gemelos digitales y el análisis de datos. Estas tecnologías permiten procesar grandes volúmenes de información, predecir comportamientos, automatizar tareas complejas y representar virtualmente sistemas reales», dijo.
Aporte social. La Directora del proyecto, explicó que esta investigación beneficia a la sociedad de múltiples maneras, principalmente porque busca contribuir al desarrollo de una minería más eficiente, segura y sostenible, entendiendo que la minería es una actividad estratégica para muchos países, y en particular en la Argentina, ya que provee materiales esenciales para la construcción, la energía, la tecnología y la vida cotidiana. Sin embargo, también enfrenta desafíos importantes relacionados con el impacto ambiental, la seguridad laboral y la optimización de recursos.
A través del uso de inteligencia artificial, ciencias de datos, simulación y gemelos digitales, este proyecto científico de la UNSL apunta a mejorar la planificación y el control de las operaciones mineras, permitiendo reducir errores, optimizar el consumo de energía y recursos, disminuir costos operativos y minimizar riesgos ambientales y de seguridad. Por ejemplo, al poder simular escenarios antes de ejecutarlos en terreno, es posible prevenir fallas, reducir accidentes y tomar decisiones más precisas. Además, esta investigación promueve la transformación digital del sector minero, impulsando el desarrollo tecnológico y la formación de recursos humanos altamente especializados en áreas estratégicas como ciencia de datos, simulación computacional e inteligencia artificial aplicada.
«Esto genera nuevas oportunidades de formación, empleo e innovación tecnológica en el país. Otro aspecto importante es que muchas de las herramientas desarrolladas pueden adaptarse a otros sectores productivos además de la minería, como la logística, la energía o la industria, ampliando así el impacto social y económico del conocimiento generado. En definitiva, el objetivo es aportar soluciones tecnológicas que permitan producir de manera más inteligente y responsable, favoreciendo tanto el crecimiento económico como el cuidado del entorno y la mejora de la calidad de vida de las personas», remarcó Verónica.
¿Cuándo comenzaron los estudios?. Este proyecto representa la continuidad de una línea de investigación que se viene desarrollando de manera sostenida desde el año 2009. En sus inicios, surgió con el objetivo de integrar las disciplinas de computación y minería a través del uso de técnicas de simulación, entendidas como herramientas que permiten modelar, analizar y evaluar distintos escenarios operativos sin intervenir directamente sobre los procesos reales ni poner en riesgo los sistemas en funcionamiento.
A lo largo de estos años, el equipo de investigación fue consolidando experiencia y formación especializada en simulación computacional aplicada a la minería participando en proyectos de investigación, cursos de posgrado, transferencia tecnológica y colaboración con otros grupos de investigación, así como con empresas del sector. Posteriormente, con el crecimiento y consolidación de la inteligencia artificial, el machine learning, el deep learning y, más recientemente, los modelos de lenguaje de gran escala, la línea de investigación evolucionó incorporando estas nuevas tecnologías para abordar problemáticas complejas de la industria minera. Actualmente, el proyecto combina simulación avanzada, ciencias de datos, inteligencia artificial y gemelos digitales con el propósito de desarrollar soluciones innovadoras para optimizar operaciones mineras y mejorar la toma de decisiones basada en datos.
Para desarrollar la investigación, el equipo científico emplea una combinación de metodologías y herramientas provenientes de la informática, la simulación computacional, la inteligencia artificial y la ingeniería minera. Desde el punto de vista metodológico, trabajan con un enfoque empírico y de desarrollo incremental, que permite construir modelos, validarlos con datos reales y mejorar continuamente las soluciones propuestas. Además, utilizan algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático -como redes neuronales, clustering y árboles de decisión- para analizar grandes volúmenes de datos mineros, identificar patrones y realizar predicciones sobre variables críticas de operación. También emplean datos geológicos y operativos provenientes de yacimientos reales, integrando información de perforación, voladura, transporte y planificación minera.
«Para el desarrollo de los modelos empleamos herramientas de programación y análisis de datos, junto con software especializado de minería provistos por empresas con quienes tenemos acuerdos de cooperación», dijo la investigadora quien presenta una alta experiencia en la aplicación de tecnologías computacionales, computación de alto rendimiento (HPC), modelado, simulación e inteligencia artificial aplicadas a la industria minera, y que actualmente dirige la Especialización en Simulación Discreta Aplicada a la Planificación Minera.
Dato
Este proyecto fue seleccionado en la convocatoria 2026 de los Proyectos de Investigación UNSL (PI UNSL). Se trata de los primeros proyectos de investigación científica de la UNSL que fueron seleccionados y aprobados bajo este nuevo sistema integral de única categoría, convocatoria impulsada por la Secretaría de Investigación, Desarrollo e Investigación de la Universidad.