2 de junio de 2026.- El investigador Ryan King, del Laboratorio Nacional de las Montañas Rocosas, utiliza modelos de inteligencia artificial para optimizar y ampliar los procesos mineros.
Cuando enciendes una lámpara, envías un mensaje de texto o vuelas en avión: acabas de utilizar materiales fabricados con minerales críticos.
Los minerales críticos son componentes fundamentales para muchas tecnologías que utilizamos a diario y son esenciales para la seguridad económica de Estados Unidos. Sin embargo, las cadenas de suministro para su obtención son vulnerables a las interrupciones.
Para salvaguardar la competitividad económica del país y mejorar la asequibilidad, los investigadores del Laboratorio Nacional de las Montañas Rocosas (NLR, por sus siglas en inglés) están trabajando en nuevos métodos para impulsar el descubrimiento, la extracción y el procesamiento de minerales críticos para convertirlos en materiales y, finalmente, en dispositivos.
“Es necesario ser más flexibles en la forma en que abordamos los minerales críticos”, afirmó Ryan King, investigador de ciencias computacionales del NLR. “Mi objetivo es encontrar maneras de contribuir a la durabilidad de la cadena de suministro y a la innovación tecnológica con estos activos críticos”.
King tiene formación en dinámica de fluidos e ingeniería mecánica, y disfruta utilizando la inteligencia artificial (IA) para abordar problemas complejos de ciencia aplicada relacionados con sistemas energéticos y recursos naturales, desde baterías y sistemas de generación de energía hasta la red eléctrica en su conjunto. Gracias a las capacidades de computación de alto rendimiento del NLR , el trabajo de King contribuye a acelerar procesos minerales críticos tanto a nivel local como a mayor escala, en el marco de la iniciativa Genesis Mission del Departamento de Energía de Estados Unidos.
La investigación en IA pasa del escritorio a la mina de hierro.
La extracción y el procesamiento de minerales requieren la ayuda de dinosaurios, no de tiranosaurios rex ni de velociraptores, sino de maquinaria pesada con dientes de hierro que puede tardar años en ser aprobada, instalada y puesta en funcionamiento.
“En estas industrias de evolución lenta, se instalan equipos de procesamiento y estos permanecen inalterados durante generaciones”, afirmó King. “Pero las cadenas de suministro evolucionan rápidamente, y la innovación tecnológica o de materiales puede modificar el tipo de materias primas necesarias. Al mismo tiempo, los recursos de mayor calidad pueden agotarse, y entonces debemos recurrir a recursos de menor calidad, o bien debemos adaptarnos a las perturbaciones geopolíticas del suministro. Esto significa que buscamos soluciones de IA en el procesamiento de minerales que puedan generar flexibilidad en la producción o absorber la volatilidad de los insumos”.
King reside en Minnesota, el mayor productor de mineral de hierro de Estados Unidos. Con más de un siglo de actividad minera en la región minera de Mesabi, Minnesota posee un vasto conocimiento y experiencia local en la extracción y el procesamiento de recursos naturales. Su cercanía a la actividad le ha brindado oportunidades de colaboración y acceso a datos, equipos y perspectivas a los que de otro modo no habría tenido acceso. Este acceso resulta fundamental para su trabajo en el desarrollo de modelos de IA, ya que permite entrenarlos con datos reales y validarlos con la ayuda de expertos del sector.
Mediante una colaboración con el Instituto de Investigación de Recursos Naturales (NRRI) de la Universidad de Minnesota , NLR trabaja para mejorar la eficiencia de los recursos, la modelización y gestión de los recursos naturales, y los flujos de trabajo en el procesamiento del mineral de hierro. La IA puede ayudar a ajustar los pasos del procesamiento en función del producto final deseado, que puede requerir diferentes grados de pureza para su uso en distintas aplicaciones. Si bien el hierro no se clasifica como mineral crítico en la actualidad, es un componente clave para la fabricación de acero utilizado en la construcción y el transporte. Además, los productos avanzados de hierro se están utilizando en tecnologías emergentes, como la fabricación de baterías e imanes. Los métodos de IA desarrollados en este trabajo también pueden aplicarse a la producción de otros minerales.
“Colaborar con los investigadores del NRRI me ha abierto las puertas al mundo de la minería y el procesamiento de minerales críticos”, dijo King. “Estamos explorando cómo podemos crear modelos de IA para todas las etapas del proceso y, en muchos sentidos, no importa de qué mineral se trate. Nos enfrentamos a muchos de los mismos desafíos de IA”.
El investigador del NLR, Ryan King, comenzó como becario en el laboratorio en 2012, mientras cursaba un doctorado en ingeniería mecánica. Fue durante sus estudios de doctorado cuando empezó a aplicar la IA a desafíos científicos en dinámica de fluidos. Foto cortesía del Laboratorio Nacional de las Montañas Rocosas.
NLR amplía sus modelos para procesos mineros.
Estados Unidos necesita agilidad para adaptarse a las necesidades y demandas cambiantes de la minería y el descubrimiento de minerales críticos. La IA ofrece la oportunidad de lograrlo al tiempo que fortalece la seguridad económica nacional.
NLR ha sido seleccionada para contribuir a una iniciativa nacional que busca acelerar la investigación de minerales críticos y fortalecer las cadenas de suministro estadounidenses. Como líder de NLR en el equipo del modelo semilla de IA para Minerales y Materiales Críticos para Desbloquear el Suministro (CM2US) de Genesis Mission, King está explorando formas de integrar la IA en cada etapa de los procesos de minerales críticos, abarcando todos los elementos que intervienen en la identificación, extracción y procesamiento.
“En última instancia, queremos poder pasar de explorar rocas en el subsuelo a comprender los eventos geopolíticos y su impacto en la cadena de suministro”, dijo King. “El uso de la IA puede ayudarnos a establecer todas las conexiones intermedias que son difíciles de optimizar para los humanos”.
Los modelos de IA, al facilitar estas conexiones complejas a mayor velocidad que los humanos, pueden fortalecer la seguridad de la cadena de suministro estadounidense mediante la predicción de interrupciones y la búsqueda de soluciones. Estos modelos también ofrecen la oportunidad de impulsar la innovación en tecnologías más asequibles, explorando rápidamente nuevas composiciones de materiales prometedoras, seleccionando solo las opciones más óptimas para la experimentación en laboratorio y ahorrando tiempo a los investigadores.
“La IA puede integrarse en cualquier ámbito”, afirmó King. “Puede desempeñar un papel fundamental en la exploración y extracción. Una vez extraídos los minerales, podemos utilizar la IA para optimizar el diseño y el control de etapas clave del procesamiento, como la molienda, la separación y la reducción, con el fin de lograr las características deseadas de la materia prima”.
Una vez finalizada, la Misión Génesis albergará la experiencia y las capacidades de 17 laboratorios nacionales en una plataforma integrada, ofreciendo acceso a investigadores del Departamento de Energía de EE. UU. en todo el país. Esta plataforma constituye un punto de partida para la investigación del NLR, con el fin de mejorar las operaciones mineras a mayor escala, desde la región minera de hierro de Minnesota y más allá.
Reportacero
