“ArmonIA, ¿En cuánto tiempo llegará el próximo camión a la faena?” Esta pregunta, similar a la que uno podría hacer sobre el transporte público a los distintos asistentes virtuales de nuestros smartphones, llega a la industria minera; innovación que fue desarrollada por la startup chilena Migtra, que en alianza con SQM está llevando esta tecnología a tomadores de decisión en terreno.
Este sector productivo nacional enfrenta una serie de desafíos, entre ellos la modernización y optimización de sus distintas áreas, y en particular a la relativa al transporte de carga entre faenas. De esta forma ArmonIA se presenta como una contribución significativa a la productividad y seguridad de los sistemas de transporte minero que permitan optimizar sus procesos. En ese contexto, a través de simples preguntas o frases, ArmonIA entrega la información solicitada de forma certera y oportuna.
Fue así como desde la empresa de tecnología Migtra -especializada en inteligencia artificial para transporte- entregaron una solución que permite acceder por voz a información relevante para coordinar la operación de las distintas áreas operacionales y vehículos que prestan servicio. De esta forma si un tomador de decisiones se encuentra en un área de descarga y requiere saber cuántos vehículos van en camino y qué carga tienen, puede apoyarse en ArmonIA, la asistente virtual entrega datos en línea con alta precisión y de manera simple e intuitiva.
¿Cómo funciona?
ArmonIA es una aplicación que se descarga desde Google Play Store. Funciona en sistema Android y utiliza algoritmos de inteligencia artificial del tipo NLP (procesamiento de lenguaje natural) que le permite comprender las preguntas que le hace el usuario y luego entregar respuestas en forma verbal .
Para activarla la persona solo debe identificarse como usuario autorizado y luego hacer su pregunta de manera natural. ¿Cuántos vehículos cargados con silvinita vienen a Coya Sur? ¿a qué hora llega el próximo camión cargado con silvinita? ¿hay algún riesgo de cuello de botella?
La asistente virtual se apoya en algoritmos predictivos capaces de proyectar la situación que tendrá el sistema en las próximas horas.
