En el mundo de la innovación minera, la inteligencia artificial está redefiniendo los límites de lo posible. Por ejemplo, la aplicación de la IA puede transformar la exploración y la planificación minera, convirtiéndose en una herramienta esencial, aportando eficiencia, precisión y valor a la industria.

Farzi Yusufali, CEO y cofundadora de Stratum AI, explicó cómo en un depósito tipo IOCG, la plataforma Stratum AI Geospatial Estimator (SAIGE) creó un modelo de recursos más preciso con los datos que contaba. 

En efecto, permitió identificar y confirmar 7.7 kt de cobre adicionales (equivalentes a USD 64 millones) mediante solo 2,200 metros de perforación, en bloques que previamente habían sido clasificados como desecho bajo métodos tradicionales de kriging (técnica geoestadística).

Yusufali indicó además que los interceptos clave incluyeron leyes de hasta 3.2% de Cu, con intervalos de 12 a 59 metros, y más del 90% de los sondajes del programa intersectaron mineralización económica.

Además de la validación de recursos, el modelo optimizado por IA permitió reasignar un 19% de los recursos de perforación hacia nuevas oportunidades de alto valor; reducir en 16–25% las necesidades de perforación mediante una priorización inteligente de zonas de alta ley.

Asimismo, optimizó el modelo de recursos a mediano plazo, generando mejoras proyectadas de hasta 6% en la ley, reducciones de 3–11% en el strip ratio, y hasta 55% menos desviación mensual en la producción.

“Este caso evidencia cómo SAIGE no solo predice mineralización con alta confianza, sino que también aporta un impacto económico directo en la planificación minera, potenciando la toma de decisiones estratégicas con datos de mayor precisión”, remarcó la CEO de Stratum AI.

Estos resultados los presentó durante la charla técnica “Perforación de expansión de alta confianza en Candelaria-Punta del Cobre (Chile) usando proxies geológicos en modelos de recursos con IA”, que presentó en el Foro TIS de PERUMIN 37 Convención Minera. 

Stratum AI, a través de modelos predictivos impulsados por inteligencia artificial, ayuda a las compañías mineras a optimizar sus recursos, reducir la incertidumbre y acelerar sus procesos de producción, incluyendo aplicaciones en geometalurgia orientadas a mejorar la recuperación, generar modelos predictivos de rendimiento y otros elementos que impactan el procesamiento y la eficiencia del mineral.