Estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) de México desarrollaron un vehículo robótico equipado con inteligencia artificial y visión artificial, diseñado para operar en entornos mineros.
El prototipo es capaz de identificar riesgos geológicos, detectar condiciones extremas y reconocer gases tóxicos, lo que lo convierte en una herramienta de apoyo para la seguridad en la industria extractiva.
El proyecto contó con la asesoría del doctor Rodolfo Vera Amaro, de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), quien destacó que el sistema integra tecnologías emergentes como mapeo y localización simultánea (SLAM), redes neuronales y visión artificial, que optimiza la toma de decisiones en escenarios de alta complejidad.
Para su funcionamiento, el rover incorpora una computadora de placa única de alto rendimiento, sensores de monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno, una lámpara y una cámara de profundidad. Estos componentes permiten al dispositivo desplazarse de manera autónoma y recopilar información en tiempo real sobre las condiciones del terreno.
El modelo requiere entrenamiento constante mediante redes neuronales, lo que incrementa su capacidad de aprendizaje y mejora su desempeño con cada nueva experiencia.
La arquitectura abierta del sistema facilita el desarrollo de software propio y abre la posibilidad de registrar una patente, además de reducir costos al prescindir de licencias externas.Gracias a la cámara de profundidad, el robot puede capturar imágenes RGB incluso en completa oscuridad. Estos datos alimentan el sistema visual V-SLAM, que genera mapas tridimensionales y registros detallados de anomalías, grietas y curvas, información que resulta esencial para especialistas en minería.
Las estudiantes Carolina Gallo Meneses, Yesenia Cruz Domínguez y Lesly Salazar Jiménez participaron en visitas a minas en Durango para validar el prototipo en condiciones reales. Según sus observaciones, la tecnología nacional ofrece ventajas frente a modelos extranjeros, que suelen ser fijos y requieren intervención humana para su traslado, aumentando la exposición a riesgos.
El entrenamiento de la red neuronal se realizó con más de 13 mil imágenes, obtenidas tanto de minas reales como de maquetas diseñadas para pruebas. Este proceso permitió que el vehículo aprendiera a detectar obstáculos y desplazarse sin rutas predefinidas, adaptándose al entorno mediante técnicas de visión artificial.
El equipo considera que la innovación puede aplicarse más allá de la minería, en inspecciones de lugares de difícil acceso, sin comunicación ni luz, donde la presencia humana es limitada. México, como uno de los principales productores mineros del mundo y primer exportador de plata, busca con este desarrollo fortalecer la seguridad y eficiencia en un sector estratégico para su economía.
Fuente: Xinhua Español
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