La Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV), en sus esfuerzos por adecuar la formación de personas a las demandas de la sociedad actual, promueve la investigación y la innovación en la docencia, enriqueciendo los procesos de enseñanza y aprendizaje.

En esta línea, a la que se suma el interés de potenciar el trabajo colaborativo entre distintas unidades académicas, se desarrolla el proyecto "Plataforma Inteligente para la Evaluación Periódica de la Estabilidad Física en Vista a un Cierre Progresivo y Seguro de Depósitos de Relaves de la Mediana Minería" (FONDEF IT20I0016), un estudio interdisciplinario formulado y compuesto por las escuelas de Ingeniería de Construcción y Transporte, Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Informática e Ingeniería Química de la PUCV.

El objetivo de esta iniciativa es diseñar una plataforma para trabajar con más de 100 depósitos de relave, almacenando y gestionando la información necesaria para la evaluación de su estabilidad física. De esta forma se desarrollan e implementan nuevas tecnologías para el proceso de cierre de faenas mineras, de forma más segura y acorde a los estándares del Servicio Nacional de Geología y Minería de Chile (Sernageomin).

Gabriel Hermosilla, director alterno del proyecto y académico de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la PUCV, explica que uno de los principales aportes de este proyecto se centra en la aplicación de Generative Adversarial Networks (GAN), también conocidas como Redes Generativas Antagónicas, "un modelo de algoritmos de Inteligencia Artificial que consiste en la contraposición de dos redes neuronales que compiten para la generación de datos sintéticos cada vez más reales. Éste será utilizado como una solución ante la escasez de información disponible actualmente".

De esta forma, con el uso de los datos, se entrenarán modelos capaces de predecir cinco posibles mecanismos de falla de los tranques de relave: licuefacción sísmica, inestabilidad de laderas, licuefacción estática, desbordamientos y canalizaciones, para lo que se emplearán cuatro algoritmos de aprendizaje automático diferentes, todos con una gran capacidad de clasificación en base a distintas métricas.

La propuesta será capaz de realizar las predicciones respecto a la estabilidad y potencial de ocurrencia de fallas de estos sitios de manera autónoma, con base en la información entregada posteriormente por los propios tranques de relave involucrados en el proyecto y habilitados en la plataforma inteligente. Asimismo, ésta entregará reportes periódicos a las empresas mineras y a Sernageomin para que logren implementar las medidas y acciones necesarias.

GRUPOS DE TRABAJO

La iniciativa hoy avanza según lo esperado tras la conformación de cuatro diferentes grupos de trabajo: Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos y Plataforma, Geotecnia y Transferencia Tecnológica, integrados, además de Gabriel Hermosilla, por los académicos de la PUCV Pamela Valenzuela, Juan Palma, Héctor Allende y Alex Carpanetti. A ellos se suman estudiantes de pre y postgrado, ingenieros de Sernageomin, la empresa Sol Solution y la Compañía Minera Nueva Pudahuel.

Este proyecto obtuvo el financiamiento de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo de Chile (ANID), tras la postulación al 9° Concurso de Investigación Tecnológica 2020, y las escuelas, con el respaldo de la Casa de Estudios, se adjudicaron el Fondo de Fomento al Desarrollo Científico y Tecnológico (Fondef) que posibilita la ejecución de esta labor investigativa entre junio del 2021 y junio del 2023.

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