La optimización de los procesos mineros con inteligencia artificial llego para quedarse


A fines del 2014 los Ingenieros Civil Matemático de la Universidad de Chile Francisco Santibáñez y Carlos Flores, junto a Ulises Poblete y Cristopher Silva, decidieron abrir un spin-off de su consultora de Modelamiento Matemático SolMat, luego de crear una metodología que aborda el proceso completo de resolver una problemática predictiva. Así nace DataQu, una empresa dedicada 100% al desarrollo de productos de modelos predictivos basado en Machine Learning – Inteligencia Artificial. 

¿Su objetivo? Ayudar a las empresas a sacar provecho de la gran cantidad de datos que almacenan, con el fin último de permitirles innovar y anticiparse a la ocurrencia de eventos. Concretamente, DataQu busca transformar los datos de las empresas en recomendaciones predictivas para mejorar su operación. Así, vieron una oportunidad en el sector minero. 

“Es fundamental para la minería mejorar sus procesos con el objetivo de optimizar sus procesos, y dado que cuentan con una gran cantidad de data y muy fina (cada segundo o menos), es que nació la idea de generar un producto que prediciera como manipular las variables controlables según las de entrada para alcanzar el óptimo en recuperación o en toneladas por hora, en eficiencia energetica, entre otros problemas”, explica Francisco Santibáñez. 

El CEO de la compañía asegura que actualmente en el sector se da que ciertas personas adquieren experiencia que hace mejorar procesos, pero esta dependencia centralizada en una persona no es la forma óptima de resolver el problema. “Es por eso que una solución automatizada y con Inteligencia Artificial combinando con el análisis de expertos en el tema, es la mejor solución para mejorar los procesos, no solo en minería, si no en cada Industria”, sentencia. 

Para mayor información, visitar el sitio http://www.corporacionaltaley.cl/newsletter/2019/junio/innovadores.htm