{"id":8676,"date":"2026-10-05T20:45:23","date_gmt":"2026-10-05T23:45:23","guid":{"rendered":"https:\/\/latinaradio.cl\/?p=8676"},"modified":"2026-10-05T20:45:23","modified_gmt":"2026-10-05T23:45:23","slug":"pucv-desarrolla-herramienta-con-inteligencia-artificial-para-anticipar-fallas-en-depositos-de-relaves","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latinaradio.cl\/index.php\/2026\/10\/05\/pucv-desarrolla-herramienta-con-inteligencia-artificial-para-anticipar-fallas-en-depositos-de-relaves\/","title":{"rendered":"PUCV desarrolla herramienta con Inteligencia Artificial para anticipar fallas en dep\u00f3sitos de relaves"},"content":{"rendered":"<p>Un equipo interdisciplinario de la <strong>Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Valpara\u00edso (PUCV)<\/strong> trabaja en el desarrollo de una nueva herramienta tecnol\u00f3gica que utiliza <strong>Inteligencia Artificial Explicable (IAE)<\/strong> y <strong>Sistemas de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica (SIG)<\/strong> para estimar la probabilidad de fallas en dep\u00f3sitos de relaves y ayudar a establecer cu\u00e1les requieren una fiscalizaci\u00f3n prioritaria.<\/p>\n<p>El proyecto busca apoyar el trabajo de las autoridades frente a los <strong>836 dep\u00f3sitos de relaves catastrados actualmente en Chile por el Servicio Nacional de Geolog\u00eda y Miner\u00eda (Sernageomin)<\/strong>, entregando informaci\u00f3n que permita orientar de manera m\u00e1s eficiente las inspecciones t\u00e9cnicas en terreno.<\/p>\n<p>La iniciativa es liderada por los acad\u00e9micos <strong>Gabriel Villavicencio y Gabriel Hermosilla<\/strong> y fue adjudicada en el concurso <strong>DI Asociativo 2026<\/strong> de la PUCV.<\/p>\n<h3>Tecnolog\u00eda para anticipar escenarios de riesgo<\/h3>\n<p>La herramienta considera el an\u00e1lisis de distintas variables relacionadas con la estabilidad f\u00edsica de estas instalaciones. Entre ellas se encuentran antecedentes <strong>geot\u00e9cnicos, registros s\u00edsmicos hist\u00f3ricos y datos provenientes de fuentes abiertas<\/strong>.<\/p>\n<p>Uno de los fen\u00f3menos que se busca analizar con especial atenci\u00f3n es la <strong>licuefacci\u00f3n<\/strong>, proceso que puede producirse durante movimientos s\u00edsmicos de determinada intensidad y que puede afectar las condiciones de estabilidad de determinados dep\u00f3sitos.<\/p>\n<p>El sistema permitir\u00e1 procesar estos antecedentes y generar estimaciones sobre los niveles de riesgo, entregando informaci\u00f3n que posteriormente podr\u00e1 ser visualizada mediante un <strong>visor geogr\u00e1fico<\/strong>.<\/p>\n<p>La caracter\u00edstica de \u201cexplicable\u201d de la Inteligencia Artificial utilizada en el proyecto apunta precisamente a que los resultados puedan ser interpretados por los especialistas, permitiendo conocer qu\u00e9 variables influyeron en una determinada estimaci\u00f3n y no solamente recibir un resultado automatizado.<\/p>\n<h3>Valpara\u00edso y Antofagasta ser\u00e1n parte de la fase piloto<\/h3>\n<p>Durante la primera etapa, el proyecto contempla evaluar dep\u00f3sitos ubicados en las regiones de <strong>Valpara\u00edso y Antofagasta<\/strong>, dos territorios con una importante actividad minera y presencia de este tipo de instalaciones.<\/p>\n<p>La informaci\u00f3n generada busca convertirse en una herramienta de apoyo para <strong>Sernageomin<\/strong>, permitiendo focalizar las inspecciones y disponer de antecedentes adicionales antes de realizar las visitas t\u00e9cnicas en terreno.<\/p>\n<p>El sistema considera tanto instalaciones asociadas a la <strong>gran miner\u00eda<\/strong> como aquellas vinculadas a la peque\u00f1a miner\u00eda y miner\u00eda artesanal.<\/p>\n<h3>Una herramienta que podr\u00eda incorporar nuevos riesgos<\/h3>\n<p>El desarrollo se enmarca en el objetivo del Ministerio de Miner\u00eda de avanzar hacia la eliminaci\u00f3n de instalaciones consideradas cr\u00edticas durante los pr\u00f3ximos a\u00f1os, con una meta proyectada hacia <strong>2030<\/strong>.<\/p>\n<p>En etapas posteriores, el equipo investigador contempla ampliar el an\u00e1lisis para incorporar otros factores que pueden afectar la estabilidad de los dep\u00f3sitos, entre ellos los relacionados con <strong>lluvias intensas e inundaciones<\/strong>.<\/p>\n<p>De esta manera, la iniciativa de la PUCV busca combinar informaci\u00f3n geot\u00e9cnica, antecedentes s\u00edsmicos, herramientas de inteligencia artificial y representaci\u00f3n geogr\u00e1fica para generar un sistema que permita <strong>anticipar escenarios de riesgo y apoyar una fiscalizaci\u00f3n m\u00e1s focalizada de los dep\u00f3sitos de relaves existentes en Chile<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un equipo interdisciplinario de la Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de Valpara\u00edso (PUCV) trabaja en el desarrollo de una nueva herramienta tecnol\u00f3gica que utiliza Inteligencia Artificial Explicable (IAE) y Sistemas de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica (SIG) para estimar la probabilidad de fallas en dep\u00f3sitos de relaves y ayudar a establecer cu\u00e1les requieren una fiscalizaci\u00f3n prioritaria. 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