EN
← Volver al Portafolio
Visión por Computador e IA diciembre de 2022 Propietario

Sistema de Monitoreo y Mitigación Ambiental

Sistema de monitoreo ambiental que combina visión por computador, modelado predictivo e IA Generativa para detectar, pronosticar y mitigar eventos de contaminación en sitios mineros. Logró reducción de 15% en eventos de alerta severos.

Reducción de Alertas
15% menos eventos severos
Horizontes de Pronóstico
Predicciones a 1 y 6 horas
Flujos de Video
24 cámaras en flujo continuo
Recomendaciones
Lenguaje natural, tiempo real
Sistema de Monitoreo y Mitigación Ambiental — Arquitectura
#computer-vision#generative-ai#environmental#monitoring#deep-learning

Contexto de Negocio

El cumplimiento ambiental en minería no es opcional — es una licencia para operar. La minería a cielo abierto genera material particulado que afecta a las comunidades circundantes. Antes de este sistema, la respuesta ambiental era puramente reactiva: redes de sensores dispersas con brechas espaciales disparaban alertas después de que los eventos de contaminación ya habían alcanzado su peak. Para cuando el equipo respondía, la ventana de daño ya se había abierto.

Valor Estratégico

El sistema revirtió completamente el paradigma de respuesta, logrando una reducción del 15% en eventos de alerta ambiental severos — no respondiendo más rápido, sino anticipando eventos 1-3 horas antes de su peak. Veinticuatro flujos de cámaras de video alimentan modelos de deep learning para cobertura espacial densa. Pronóstico de series de tiempo a horizontes de 1 y 6 horas combina estimaciones de visión con datos meteorológicos y operacionales. La decisión de diseño más impactante fue la capa de recomendaciones de IA Generativa: orientación en lenguaje natural escrita en idioma del operador en lugar de dashboards técnicos, maximizando la adopción por gerentes ambientales que son expertos de dominio, no científicos de datos.

El Desafío

La minería a cielo abierto genera material particulado. El monitoreo tradicional depende de redes de sensores dispersas con brechas espaciales y reportes diferidos. Los eventos pueden escalar más rápido de lo que permite la respuesta manual. El cumplimiento ambiental es una licencia para operar.

Nuestro Enfoque

Tres etapas integradas: (1) Estimación en tiempo real — 24 flujos de cámaras de video procesados con CNNs de deep learning calibrados contra sensores de material particulado, (2) Pronóstico predictivo — modelos de series de tiempo a horizontes de 1 y 6 horas combinando datos de contaminación, meteorología y operaciones, (3) Recomendaciones inteligentes — módulo GenAI produciendo orientación accionable en lenguaje natural para operadores.

Indicadores Clave de Rendimiento

KPILínea BaseResultadoImpacto
Paradigma de RespuestaReactivo: respuesta post-picoPrescriptivo: anticipar 1-3 horasDe control de daños a prevención
Ventana de DecisiónMinutos (después de alerta)1-3 horas (basado en pronóstico)Mitigación planificada y costo-efectiva
Cobertura EspacialSensores fijos dispersos24 flujos de video + fusión de sensoresMapa denso de contaminación

Propietario — código fuente no disponible públicamente

Arquitectura

environmental monitoring

environmental monitoring

Stack Tecnológico

Deep Learning CNNsEnsemble Time-SeriesGenAI/LLMsAzure DatabricksStreaming Pipelines

Los recursos visuales de este proyecto no están disponibles públicamente.

Este es un proyecto propietario. El código fuente y recursos externos no están disponibles públicamente.