La empresa busca replicar los beneficios obtenidos en San Gabriel mediante el software YupAI y el machine learning, que les permitió reducir costos y tiempo de ensayos, diseñar y redefinir el depósito de oro.
La aplicación de algoritmos de machine learning para la predicción de variables en mina San Gabriel generó un ahorro de hasta US$ 350 mil, sostuvo José Enrique Gutiérrez, director de Modelamiento y Recursos Minerales en Compañía de Minas Buenaventura, durante su ponencia en proEXPLO 2025, organizado por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú (IIMP).
YupAI que significa contar en quechua, es un programa de software desarrollado Inhouse que automatiza la rutina de estimación de recursos. Según Gutiérrez los algoritmos de inteligencia artificial permiten extraer características para modelar mejor los depósitos, guiar la exploración y hacer más eficiente ese trabajo.
“Desde hace dos años incluimos algoritmos de inteligencia artificial que son libres (open sources) y nos han dado ventajas como ahorrar dinero por los ensayos, diseñar, redefinir nuestro depósito. En la industria estos ensayos químicos toman alrededor de 6 meses. No tenemos que volver a perforar y hacer todo, con los métodos tradicionales no se puede hacer eso”, detalló en el evento del IMP.
El geólogo explicó que el desarrollo del software YupAI en ese depósito de oro aplicando elementos de machine learning, les ha permitido modelar la previsión de la variable Carbono Orgánico Total (COT), logrando un ahorro de costos (el costo análisis por muestra es de US$7 considerando 46,065 muestras) y reducción de tiempo en el procesamiento.
“Con la inteligencia artificial a través de correlaciones multivariables, hemos podido predecir la ley del COT en 390 sondeos. Eso nos ha ahorrado 6 meses de no enviar eso al laboratorio y entre US$340 y US$ 350 mil del gasto de ensayo y otros”.
Gutiérrez indicó que el desarrollo de esta infraestructura en la nube le permite a la empresa no tener que enviar materia orgánica a la planta porque identifica dónde está la ubicación espacial de ese desmonte. Resaltó que ello sirve para tener un mejor planeamiento y un recurso adecuado para el minado y no generar fluctuaciones en el flujo de caja.
“Es importante identificar esa basura que está dentro de nuestro depósito. Esa materia orgánica ya no la mando a la planta, no gasto dinero transportándola, procesándolas y cuando lo mino ya sé que lo voy a mandar a la desmontera y eso nos hace ahorrar dinero en lugar de tratar material que no tiene recuperación”, mencionó.
Trabajos en otros depósitos y exploraciones
El geólogo de Buenaventura indicó que a la fecha están usando el desarrollo e implementación de algoritmos para identificar bismuto y manganeso en varios depósitos como Uchucchacua y El Brocal.
“Lo hemos compartido con nuestras unidades para que cada jefe de modelamiento pueda usar este algoritmo. Estamos viendo las proporciones de arsénico en El Brocal, identificar algunos elementos contaminantes ahí, en Uchucchacua estamos viendo las proporciones de manganeso, fierro y oro que puede existir, queremos predecir eso y es muy complejo con los métodos tradicionales. La herramienta que hemos diseñado nos abre las puertas”, aseveró.
El ejecutivo añadió que Buenaventura desarrolla otras herramientas de inteligencia artificial para las actividades de exploración.
“Estamos yendo directo a lo que nos genera flujo, dinero. No lo hemos aplicado en exploraciones todavía, tenemos herramientas que se están desarrollando en el equipo para aplicarlas a ese proceso. En el futuro vamos a ver herramientas aplicadas a otras características metalúrgicas, mineras, de seguridad en el trabajo, control de proyectos con YupAI e inteligencia artificial modelada por especialistas”, concluyó.
