Estudiantes del IPN desarrollan un robot explorador autónomo con inteligencia artificial para mapear túneles, detectar grietas y gases tóxicos en tiempo real para reducir riesgos humanos en la minería subterránea

México — Estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) crearon un vehículo robótico para uso minero, diseñado para:

• Identificar riesgos geológicos.
• Detectar condiciones extremas
• Y reconocer gases tóxicos en zonas subterráneas.

El proyecto fue asesorado por el doctor Rodolfo Vera Amaro, académico de la UPIITA.

El rover integra redes neuronales, visión artificial, mapeo y localización simultánea (SLAM), lo que permite que el dispositivo tome decisiones de manera autónoma mientras se desplaza por las minas.

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¿Cómo funciona este vehículo robótico?

El equipo incorporó una computadora de placa única, sensores de monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno, una lámpara y una cámara de profundidad.Estas piezas permiten:

• Captar imágenes RGB incluso en total oscuridad.
• Analizar el entorno mediante visión artificial.
• Tomar decisiones autónomas gracias a redes neuronales entrenadas.

El doctor Vera Amaro explicó que, al ser un sistema inteligente, el rover mejora su desempeño conforme recibe más entrenamiento. Este aprendizaje parte de datos proporcionados por las investigadoras y se perfecciona con cada ciclo.

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La arquitectura abierta del sistema

El rover fue diseñado con arquitectura abierta, lo que permite:

• Crear software propio.
• Ajustar el diseño según las necesidades de cada mina.
• Reducir costos al evitar pagos de licencias.
• Evaluar la posibilidad de solicitar una patente.

Este enfoque facilita que otros equipos académicos o industriales puedan adaptar el sistema para distintos entornos.

¿Cómo realiza el mapeo y la detección de riesgos?

La cámara de profundidad genera imágenes RGB y datos que alimentan el sistema V-SLAM, utilizado para construir un mapa tridimensional de la zona explorada.Este mapa se procesa fuera de línea y ayuda a especialistas a visualizar:

• Grietas
• Anomalías
• Puntos con concentración de gases
• Zonas de riesgo no detectadas por métodos tradicionales

El sistema produce curvas, posiciones y un registro cronológico del recorrido del robot.

Pruebas de campo que se hicieron

Las alumnas Carolina Gallo Meneses, Yesenia Cruz Domínguez y Lesly Salazar Jiménez visitaron una mina en Durango para observar las condiciones reales de trabajo. Ahí identificaron riesgos comunes que inspiraron funciones específicas del rover.

Según el equipo, una diferencia clave frente a tecnologías extranjeras es que muchos dispositivos importados son fijos y requieren traslado manual, lo que expone al personal. El rover mexicano, en cambio, puede desplazarse sin ruta fija, detectar curvas u obstáculos y decidir su camino con visión artificial.

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¿Cómo se entrenó la red neuronal del rover?

El entrenamiento inició con 5,500 imágenes, que fueron rotadas y procesadas hasta formar un conjunto de 13,000 imágenes. Estas provinieron tanto de minas reales como de una maqueta diseñada para simular escenarios.

Este proceso permite que el robot actúe en zonas sin luz, sin comunicación o de difícil acceso, donde ingresar personal humano representa un riesgo.

¿Qué futuro tiene esta tecnología?

El equipo analiza iniciar trámites de patente y perfeccionar el sistema para su aplicación en operaciones industriales a gran escala.El desarrollo podría usarse no solo en minas, sino también en inspecciones de túneles, infraestructura dañada y espacios cerrados.

México, como uno de los principales productores de minerales y primer exportador mundial de plata, podría beneficiarse directamente de sistemas autónomos que reduzcan riesgos en estas operaciones.

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