La importancia de la educación en ciencia de datos para la minería, Por Juan Gonzalo Veizaga Saavedra
- 10 de febrero, 2025
En los últimos años, la ciencia de datos ha cobrado una relevancia creciente en la minería
Transformándose en una herramienta fundamental para la optimización de procesos, la exploración geológica y la gestión ambiental. Su aplicación permite mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y aumentar la seguridad en la industria minera.
La minería es una industria compleja que genera enormes volúmenes de datos en todas sus etapas, desde la exploración geológica hasta el procesamiento del mineral y la gestión ambiental. La ciencia de datos permite analizar estos datos con técnicas avanzadas como el machine learning, deep learning y el procesamiento de lenguaje natural, facilitando la toma de decisiones basada en información precisa y en tiempo real.
Uno de los mayores desafíos es la capacitación de profesionales en estas disciplinas, ya que requieren una combinación de conocimientos en minería, programación y matemáticas aplicadas. Es fundamental que estas tecnologías sean incluidas en los planes de estudio de carreras vinculadas a la minería y la geología, para preparar a los futuros profesionales con herramientas actualizadas y altamente demandadas por la industria.
Modelos de incorporación de la ciencia de datos en la enseñanza
Para insertar la ciencia de datos en la formación académica, pueden considerarse distintas estrategias:
1. Incorporación en los planes de estudio de grado: Las carreras de geología, ingeniería en minas e ingeniería ambiental deberían incluir materias específicas sobre ciencia de datos, análisis de grandes volúmenes de datos y aprendizaje automático aplicado a los sistemas naturales. Esto permitiría que los estudiantes adquieran competencias en el manejo de datos desde su formación de base.
2. Especialización a nivel de posgrado: Para profesionales ya formados, los programas de posgrado (maestrías y especializaciones) pueden ofrecer capacitación avanzada en modelado de datos, inteligencia artificial y machine learning aplicados a la minería. Esta opción es adecuada para quienes deseen profundizar en estos temas después de haber adquirido experiencia en el sector.
3. Cursos independientes y diplomaturas: Para ampliar el acceso a la ciencia de datos, pueden desarrollarse cursos específicos que no requieran título de grado. Estos cursos permitirían que técnicos, analistas y otros profesionales de la industria minera se capaciten en herramientas de análisis de datos sin necesidad de completar un programa universitario extenso.
Perfiles en ciencia de datos y su relación con la minería
Existen distintos roles en el ámbito de la ciencia de datos, cada uno con funciones específicas que pueden aplicarse a la industria minera:
1. Data Analyst (Analista de Datos): Se encarga de recopilar, limpiar y analizar datos históricos para extraer información útil. En minería, este perfil es clave para la interpretación de datos de producción, control de calidad y análisis de tendencias operativas.
2. Data Engineer (Ingeniero de Datos): Diseña y mantiene la infraestructura de datos, asegurando que la información fluya de manera eficiente entre sistemas. En minería, los ingenieros de datos desarrollan arquitecturas para la integración de datos provenientes de sensores, bases geológicas y plataformas de monitoreo.
3. Data Scientist (Científico de Datos): Aplica modelos avanzados de machine learning y técnicas de inteligencia artificial para encontrar patrones complejos en los datos. En minería, estos profesionales pueden desarrollar modelos predictivos para exploración geológica, mantenimiento de equipos y optimización de procesos metalúrgicos.
Cada uno de estos perfiles puede insertarse en distintos niveles educativos y programas de capacitación en función de las necesidades del sector.
Aplicaciones de la ciencia de datos en la minería
A nivel mundial, las principales empresas mineras han implementado soluciones basadas en ciencia de datos para optimizar sus operaciones:
• BHP Billiton y Rio Tinto: Implementaron sistemas de análisis predictivo que utilizan machine learning para anticipar fallas en equipos mineros y optimizar la programación del mantenimiento. Estos sistemas reducen costos operativos al minimizar los tiempos de inactividad mediante el monitoreo en tiempo real de maquinaria pesada.
• Anglo American: Utiliza inteligencia artificial para monitorear la estabilidad de taludes en minas a cielo abierto. Mediante sensores y modelos avanzados de predicción, se pueden detectar anomalías en las estructuras geotécnicas y prevenir accidentes con medidas correctivas tempranas.
• Barrick Gold: Desarrolló modelos de deep learning que analizan datos geoquímicos, geofísicos y estructurales para mejorar la exploración minera. Estos modelos identifican patrones en la distribución de minerales, permitiendo focalizar las campañas de exploración en zonas de alto potencial.
• Industria del litio en Argentina: Empresas dedicadas a la extracción de litio han incorporado modelos predictivos basados en redes neuronales para optimizar el proceso de evaporación de salmueras, mejorando la eficiencia y reduciendo el impacto ambiental.
• Freeport-McMoRan: Implementó un sistema basado en ciencia de datos para optimizar la flotación del cobre. Analizando en tiempo real variables como pH, composición del mineral y temperatura, el sistema ajusta parámetros operativos para maximizar la recuperación del metal.
Formación en ciencia de datos para la minería en Argentina
Desde la Facultad de Ciencias Naturales de la UNSa, hemos identificado la creciente necesidad de formar profesionales con habilidades en ciencia de datos aplicada a sistemas naturales y minería. Por ello, hemos desarrollado la Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada a los Sistemas Naturales, que brinda formación en análisis de datos, modelado matemático y aprendizaje automático aplicado a la minería.
Además, eventos académicos como simposios, congresos y cursos especializados desempeñan un papel clave en la actualización de conocimientos. Entre ellos destacan:
• Simposio de Ciencia de Datos en Recursos Naturales: Presentación de avances en la aplicación de ciencia de datos en minería y geología.
• Simposio de Inteligencia Artificial Aplicada a Minería: Organizado en la UNSa, donde se abordaron aplicaciones innovadoras de inteligencia artificial en la industria minera.
• Congreso Latinoamericano de Python: Realizado en la UNSa, este congreso reunió a expertos en programación y ciencia de datos para compartir avances y aplicaciones de Python en diversos campos, incluyendo la minería.
• Escuela Bayesiana: Llevada a cabo en la UNSa el año pasado, esta escuela brindó formación en métodos estadísticos bayesianos aplicados a la ciencia de datos y minería.
Estos espacios permiten la vinculación entre académicos, estudiantes y empresas, promoviendo la transferencia de tecnología e innovación.
La inserción en la industria minera
Para que los futuros profesionales puedan aplicar estos conocimientos en la industria, es fundamental integrar la ciencia de datos en la formación universitaria y técnica. La colaboración entre universidades y empresas mineras es clave para generar prácticas profesionales, proyectos conjuntos y capacitaciones específicas que faciliten la transición de los estudiantes al mundo laboral.
En conclusión, la ciencia de datos representa el futuro de la minería. Su enseñanza y aplicación permitirán optimizar procesos, mejorar la seguridad y reducir impactos ambientales. La educación en estas disciplinas debe ser prioritaria para formar profesionales capacitados que lideren la minería del futuro.
Por Juan Gonzalo Veizaga Saavedra
Geólogo y Doctor en Ciencias Geológicas, docente y coordinador académico de la Diplomatura en Minería y Diplomatura en Ciencia de Datos Aplicada a los Sistemas Naturales que se dicta en la Facultad de Ciencias Naturales de la Universidad Nacional de Salta (UNSa).
Prensa GeoMinera