Alumnas del IPN desarrollan un robot explorador con IA que puede mapear fracturas, inundaciones y gases tóxicos en minas profundas.
Redacción: Andrea Zamora
En una apuesta por elevar la seguridad en el sector minero, estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) presentaron un prototipo robótico explorador capaz de identificar riesgos geológicos y ambientales en minas subterráneas. El proyecto, desarrollado por un equipo femenino desde la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), combina visión artificial, redes neuronales y sensores para hacerse útil precisamente donde más alta es la exposición al peligro.
El vehículo robótico, tipo “rover”, está equipado con una microcomputadora Raspberry Pi 5, sensores para detectar monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno, una cámara de profundidad y una lámpara adaptada, todo montado sobre un chasis de exploración comercial. Gracias a la cámara de profundidad puede capturar imágenes RGB incluso en completa oscuridad, que alimentan un sistema de mapeo denominado Visual SLAM (V-SLAM). Este sistema permite localizar y mapear simultáneamente el entorno minero, aunque el procesamiento se hace de forma posterior fuera de línea.
El equipo estudiantil —integrado por Carolina Abigail Gallo Meneses, Yesenia Cruz Domínguez y Lesly Verónica Salazar Jiménez— también desarrolló una plataforma web que permite almacenar y visualizar los datos recolectados. Esta interfaz muestra mapas tridimensionales, ubicación geoespacial, hora de exploración y gráficas con las mediciones de gases. Según Salazar, el mapa bruto del rover exhibe puntos y cuadros, pero al procesarse en la estación base genera un modelo detallado con fracturas, zonas propensas a derrumbes, piedras e inundaciones.
Para comprobar su viabilidad en condiciones reales, las autoras y sus asesores visitaron una mina en Durango. Ahí pudieron observar la complejidad del entorno: en minas profundas, hasta a 30 kilómetros de profundidad, no hay señal de GPS ni conectividad a internet. Por ello, el rover fue diseñado para operar de forma autónoma, sin depender de redes externas. En el entrenamiento de su red neuronal usaron cerca de 5,500 imágenes iniciales, que luego ampliaron y transformaron para generar un total de 13,000 imágenes obtenidas tanto en la mina como en maquetas.
Aunque reconocen que existen tecnologías extranjeras para inspección minera, las estudiantes sostienen que muchas requieren módulos fijos o transporte manual que expone a personas a riesgos. Su propuesta, en cambio, es móvil y autónoma, lo que mitigaría esa exposición. Hasta ahora, las creadoras han decidido no patentar el proyecto, pues prefieren seguirlo perfeccionando con miras a su aplicación industrial a gran escala.
Este desarrollo representa un paso importante hacia la minería segura: al combinar innovación tecnológica con una visión preventiva, el rover podría convertirse en una herramienta valiosa para reducir accidentes laborales en los sectores más peligrosos. Con el respaldo institucional y la mejora continua, su aplicación industrial podría materializarse en un futuro cercano.
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