La inteligencia artificial puede predecir los incidentes relacionados con el gas en las minas de carbón en media hora, según un nuevo estudio que explora cómo la tecnología puede reducir el riesgo de desastres.
El estudio de las minas de carbón en China comparó 10 algoritmos de aprendizaje automático para ver qué método de IA podría hacer predicciones sobre los cambios en los niveles de gas metano con 30 minutos de anticipación y notificar a los usuarios de las anomalías.
Las explosiones o igniciones de gas en minas subterráneas plantean riesgos significativos, ya que casi el 60% de los accidentes en minas de carbón en China son causados por gas metano.
China representó el 46% de la producción mundial de carbón en 2020, y más de 3.200 minas de carbón en el país con alto contenido de gas en niveles de riesgo propensos a explosiones.
La autora y profesora adjunta de la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad Charles Darwin (CDU), Niusha Shafiabady, afirmó que los resultados mostraron que, de los 10 algoritmos de aprendizaje automático, cuatro produjeron los mejores resultados.
“La regresión lineal es uno de los algoritmos más eficientes, con un mejor rendimiento para la previsión a corto plazo que otros“, afirmó la profesora adjunta Shafiabady.
“Random Forest muestra con frecuencia un rendimiento de error estadísticamente menor y logra la mayor precisión de predicción.
Support Vector Machine funciona bien y tiene un tiempo computacional más corto en conjuntos de datos pequeños, pero requerirá demasiado tiempo de entrenamiento a medida que aumenta el tamaño del conjunto de datos.
“Los hallazgos de este estudio ayudarán a la industria minera del carbón a reducir el riesgo de accidentes como explosiones de gas, proteger a los trabajadores y mejorar la capacidad de prevenir y mitigar desastres que provocarán pérdidas financieras además de posibles pérdidas de vidas“.
El estudio se realizó con la Universidad Charles Darwin, la Universidad de Tecnología de Sydney, la Universidad Católica Australiana, la Universidad Normal de Shanxi y la Universidad Central de Queensland.
La profesora asociada Niusha Shafiabady, que también es investigadora de la Escuela de Negocios Peter Faber de la Universidad Católica Australiana, dijo que había múltiples aplicaciones para estos resultados.
“Este método funciona para todas las minas de carbón, y los mismos principios pueden aplicarse a otras industrias como la aeroespacial, el petróleo y el gas, la agricultura y más“, dijo.
“Este es un ejemplo de una aplicación en la que la IA se puede utilizar para salvar vidas y mitigar los riesgos de salud y seguridad”.
Un estudio previo del profesor asociado Shafiabady concluyó que un mayor control del viento, la densidad del gas y las temperaturas en las minas de carbón también puede ayudar a reducir el riesgo de desastres.
Fuente: Nature
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