El reúso del agua en un proceso de flotación, así como la importancia del uso de nuevas herramientas como los Algoritmos de Machine Learning, serán tratados en este congreso.
La integración tecnológica posibilita actualmente optimizar cada proceso realizado en la industria minera, de modo tal que se elimina el azar y se aprovecha mejor la gestión de recursos naturales, fortaleciendo además los indicadores económicos.
Así lo señaló el presidente del IV Congreso Internacional de Procesamiento Minero Processmin, Pedro Castellares, Ingeniero Metalúrgico–Machine Learning Massachusetts Institute of Technologies (MIT).
Asimismo dijo que el principal objetivo del Congreso es promover la investigación y la tecnología en el Procesamiento de Minerales, como el reúso del agua en un proceso de flotación, y el estudio de elementos contaminantes para su efectivo tratamiento frente a nuestro Medio Ambiente.
“También hablaremos sobre el inicio de la transformación digital en el Perú y la gran importancia del uso de nuevas herramientas como el uso de Algoritmos de Machine Learning, el cual es una nueva forma de analizar los datos que permiten tener formas más precisas de gestionar y planificar las operaciones”.
Precisó que la mayoría de las empresas mineras peruanas siguen dependiendo de los métodos tradicionales, los cuales vienen con su propio conjunto de desafíos y limitaciones.
“Actualmente, se tiene una necesidad de aplicar nuevas tecnologías que permitan simplificar y optimizar el proceso minero, y una manera de alcanzar este objetivo es realizando una integración de tecnología digital en todas las áreas, es decir, se debe alcanzar una transformación digital”.
Agregó que el mayor valor que puede obtener una empresa al utilizar la minería de datos o aplicar un análisis de datos más profundo, está relacionado con la predicción de determinados escenarios con mayor precisión, pero uno de los errores más comunes para las organizaciones y la alta gerencia que están pensando en implementar Machine Learning o Data Mining, tienen que ver con dos extremos.
Un extremo es aquel que dice: ‘No estamos seguros de que esto realmente va a funcionar’ y el otro extremo señala que ‘va a funcionar perfectamente’. Debemos tener muy en cuenta que el mundo de Machine Learning, es un mundo probabilístico, no es un mundo determinístico.
“Entonces, es importante entender que se está cambiando de un paradigma F(Xi)= C+aXi + bXi + … +zXi, a un paradigma donde se hace un entrenamiento de un algoritmo. En otras palabras, el Machine Learning se centra en buscar patrones para elaborar predicciones”.
Cabe precisar que este foro se realizará el día viernes 29 de abril en la Sala Cobre a partir de las 3 de la tarde.
