Desarrollo de un sistema autónomo con inteligencia artificial para el monitoreo continuo de riesgos posturales en tiempo real en minería

Abstract

Constantemente la minería busca formas de automatizar procesos con métodos cada vez más sofisticados, para lograr este objetivo el uso de nuevas tecnologías resulta ser la alternativa más atractiva. Desde los camiones autónomos hasta su participación en softwares, la inteligencia artificial se ha estado introduciendo al mundo minero mejorando procesos y cumpliendo expectativas. En esta tesis presentaremos a la Inteligencia Artificial en una nueva faceta, como ente evaluador de la seguridad con el objetivo de proteger y cuidar al trabajador minero mediante el monitoreo y detección de posturas ergonómicas que puedan generar un desorden musculoesquelético. Actualmente la seguridad minera esta guiada por estándares en las operaciones en pro de evitar cualquier tipo de accidente, pero esta nunca escapa de actos subestándares de los trabajadores. Por ello tanto la supervisión como el registro de los accidentes depende en su totalidad de la presencia de un supervisor o persona que sea testigo en el acto, el tiempo de acción también tiene un efecto proporcional a sus consecuencias. La implementación de la inteligencia artificial combinado con métodos actuales de medición de riesgos ergonómicos como lo es el método RULA, pretende solucionar las deficiencias detectadas en la supervisión manual en temas de seguridad del personal, mediante la recolección de datos e identificación de posturas de riesgo.