Investigadores trabajan en nuevos avances de tecnología robotizada que optimiza proceso de molienda minera

El Dr. John Kern Molina, académico e investigador del Departamento de Ingeniería Eléctrica, ha venido liderando el desarrollo de un sistema robotizado que entrega autonomía a las máquinas pica-roca en la minería. Ha tenido la colaboración de diversas empresas de la industria, además del apoyo de la Dirección de Gestión Tecnológica de la Vriic. 

Actualmente, en la minería se utilizan máquinas pica-roca, que son operadas manualmente, durante el proceso de conminución o reducción de minerales de grandes dimensiones. 

En la Universidad de Santiago se han logrado importantes avances en este ámbito, gracias a la investigación “Desarrollo de un sistema robotizado autónomo que permita la identificación, seguimiento e impacto selectivo de rocas para el mejoramiento de las operaciones en moliendas mineras”, liderada por el Dr. John Kern Molina, académico e investigador del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ingeniería.

La iniciativa fue financiada por ANID y contó con la colaboración de las empresas CITEC 2.0, AIKO LOGIC, ARIAN, Pojomovsky e Ibáñez y la Compañía Minera La Patagua, además del apoyo de la Vicerrectoría de Investigación, Innovación y Creación, a través de su Dirección de Gestión Tecnológica, y de la Facultad de Ingeniería.

El Dr. John Kern explica que buscaron “desarrollar un sistema robotizado, que entregara autonomía a las máquinas pica-roca para reducir el tamaño de grandes minerales, operando en condiciones de baja visibilidad”.

Precisa que uno de los resultados más relevantes “fue reducir en un 78% los tiempos de detección de rocas en ambientes complejos, respecto a la operación normal” y agrega que el proyecto culminó “con un nivel de madurez tecnológica certificado con TRL 4”.

Colaboración con la industria

Si bien el proyecto cerró en diciembre, el equipo de investigación ha seguido desarrollando la tecnología con el apoyo del programa Puente DGT y postularon al concurso Fondef IT 2024, cuya adjudicación beneficia su continuidad.

El Dr. Kern comenta que en estos meses “nos hemos enfocado en mejorar la precisión de los algoritmos, es decir detectar rocas en ambientes donde hay polvo, niebla, baja luminosidad o mucho brillo del sol en verano, en mineras superficiales”. Además, han trabajado “en el desarrollo de entornos fotorrealistas, que permitan la creación de un entrenador para operarios que puedan manejar este tipo de máquinas”, recalca.

 También ha sido clave el trabajo con el mundo empresarial, “porque nos permiten conocer los requerimientos y recibir feedback de la industria, sobre todo cuando avanzamos con un empaquetamiento tecnológico para ambientes reales”, sostiene.

Por el lado de las empresas, destacan la colaboración con la academia. En ese contexto, Javier Matheu Casanueva, gerente general de Arian, enfatiza que “nos dedicamos al diseño, fabricación y comercialización de sistemas de instrumentación y control robustos para ambientes industriales exigentes de la industria, y nos pareció de especial interés el proyecto”. Agrega que participaron en la postulación a Fondef IT 2024, donde esperan “la adjudicación para seguir avanzando en este desarrollo”.

En tanto, Guillermo González Romero, gerente de Ingeniería e Innovación de Citec 2.0, resalta que “es necesario continuar con la inversión en I+D+i para enfrentar los desafíos crecientes y garantizar la competitividad de la minería chilena”. Añade que continúan colaborando con la Usach, “para contribuir al desarrollo de nuevas tecnologías en el campo de la robótica y la Inteligencia Artificial, enfocadas en mejorar procesos industriales y mineros”

Por último, Cristian Vidal Roa, ingeniero de Proyectos de Minera La Patagua, enfatiza que “este tipo de colaboración nos ayuda a identificar áreas de mejora, implementar soluciones innovadoras y fortalecer nuestra competitividad en el sector minero”. 

Más información acerca de los proyectos I+D ejecutados en nuestra Universidad, accediendo a la web dgt.usach.cl 

Redacción
Fotografía
Categoría