La lA ya es parte del equipo de la minería y agricultura resilientes
La lA ya es parte del equipo de la minería y agricultura resilientes agestión delagua ha deja daen datos en tiempo real: con cámarastérmicas y multiesdo de ser una preocupaAlgoritmos de Evapotrans pectrales. La lA procesa estas. ción operativa para con piracy iMaóchnine Learning:y a imágenes para detectar el esvertirse en un imperativo eshayempern aelisanzaa sco n gi trés hídrico en hojas antes de tratégico en Chile.
Ante una gantescomo Microsoft, queu tiquesea visible al ojo humano. 'megasequía que ya supera la lizan lA para calcular lanecesiEsto permite aplicar riego focadécada, la Inteligencia Artifidad hídrica real de los cultivos lizado solo en los sectores del cial (1A) se ha erigido como el sinnecesidad deinstalar senso predio que lorequieren, evitan“cerebro” que permite alasinresenel suelo. El software cruz dustrias agrícola y minera esti zadatos satelitales, información rar cada gota de agua a través deestaciones meteorológicas y do el desperdicio en zonas con humedad adecuada. Gemelos Digitales (Digital dela precisión matemática yla datos históricos para recomen Twins): se están creando réplipredicción. “Riego quirúrgico” darla dosis exacta de agua. En la cuenca del Maipo, estatecno logía ha permitido ahorros de ferentesescenarios climáticos y hasta un 30% a 50% en el uso deagua. En el agro, el paradigma ha cambiado: ya nose trata de cuánto regar, sino de cuándo y dónde Visión computacional ydro casvirtuales de campos agrícolas. Estos “gemelos” simulan: de riego mediante lA generativa, permitiendo a los agricultores probar estrategias de cultivoen un entorno digital antes exactamente hacerlo.
La lA per mite pasar de decisiones basadas instituciones como universida minimizando el riesgode pérdienlaintuicióna una gestión basa des, integran drones equipados da por sequía. nes: proyectos liderados por de aplicarlas en el mundo real, Circulación cerrada Para la minería, especialmente en el norte de Chile, el agua es un recurso crítico y escaso. Las compañías están adoptando la lA para transitar. hacia el reciclaje total y la eficiencia extrema en sus plantas de proceso. Sistemas de balance de agua prescriptivo: consultoras tecnológicas han implementado modelosde lA que gestionan los balances hídricos entiemporeal. Estos algoritmos analizan variables co'molatasa de evaporación en las piscinas, la humedad del mineral yel rendimiento de las espesadoras para optimizar la recuperación de agua desde los relaves. Optimización de plantas de desalinización: to energético de desalar agua de mar, lalA se utiliza para predecir la calidad del agua de entrada bombas de ósmosis inversa de forma dinámica. Esto no solo ahorra energía, sino que prolongala vida útil de las membranas dadoel alto cosy ajustar la presión de las y estabiliza el flujo de agua hacia la faena. Mantenimiento predictivo contra fugas: la lA monitorea redes de acueductos de cientos de kilómetros de longitud.
Medianteel análisis de variaciones de presión y flujo detectadas por sensores loT, los modelos de Machine Learning identifican microfugas de manera temprana, permitiendo reparaciones antes de que se conviertan en pérdidas masivas de agua o fallas estructurales.
Beneficios transversales La adopción de estas herramientas no solo responde a un ahorro de costos, sino también a la presión por cumplir con estándares de ESG (Ambiental, Social y Gobernanza) y la obtención de certificaciones de cumplimiento hídrico.. La democratización de estas herramientas de IA permite que además de la Gran Minería, también la mediana minería -motor económico de regiones como Atacama y Coquimboy la agricultura se mantengan competitivas. La meta es que varias faenas de una misma zona geográfica compartan modelos predictivos de clima y acuíferos, abaratando aún más el acceso a la tecnología.