TRABAJO DE INVESTIGACIÓN: Clasificación de imágenes con redes neuronales para identificar riesgos críticos en minería

CENTRO DE ESTUDIOS: Universidad Nacional de Ingeniería – UNI

CATEGORÍA: Estudiantes

ESTRUCTURA BÁSICA DE LA INVESTIGACIÓN

Introducción / Sumilla

La implementación de POKERIESGOS en la industria minera promete alcanzar significativamente sus objetivos principales de mejorar la identificación y gestión de riesgos críticos. Esta herramienta innovadora, compuesta por una página web accesible, una aplicación de escritorio interactiva y un sistema de reconocimiento en tiempo real basado en redes neuronales convolucionales, facilitará la capacitación y asistencia a los trabajadores, especialmente a los nuevos y menos experimentados, en la detección temprana y adecuada de peligros en su entorno laboral.

Relevancia: El proyecto de reconocimiento y clasificación de imágenes para identificar riesgos críticos en la minería mediante redes neuronales es fundamental para mejorar la seguridad en las operaciones mineras. Este sistema beneficiará especialmente a los trabajadores nuevos y menos experimentados, capacitándolos para identificar peligros potenciales de manera efectiva y en tiempo real. La implementación de esta tecnología contribuye directamente a reducir la frecuencia y severidad de los accidentes, alineándose con los objetivos de sostenibilidad y responsabilidad social empresarial. La minería juega un rol crucial en el suministro de materias primas esenciales, pero su naturaleza riesgosa exige constantes mejoras en medidas de seguridad y salud ocupacional. Este proyecto, al emplear tecnología avanzada para la detección temprana de amenazas, fortalece la seguridad en el sitio de trabajo y promueve operaciones más seguras y eficientes. Este proyecto refleja los principios de los Premios ProActivo, inspirándose en iniciativas anteriores que integraron tecnologías para mejorar la seguridad y eficiencia. Además, alinea con los lineamientos ASG/ESG, mejorando las prácticas laborales (Social), utilizando tecnología para mitigar impactos (Ambiental), y fortaleciendo la transparencia y el cumplimiento normativo (Gobernanza).

Supuestos sobre los que se basa la Investigación (desarrollo de marco teórico)

Eficiencia Operativa: Con una mejor identificación y gestión de riesgos, las operaciones mineras podrán llevarse a cabo de manera más eficiente y segura, reduciendo interrupciones y costos asociados a accidentes laborales. Población beneficiaria: Principalmente los trabajadores mineros, con especial énfasis en aquellos con menos experiencia. También se beneficiarán los supervisores y gerentes responsables de la seguridad.

Sostenibilidad: La sostenibilidad del proyecto se garantiza a través de su adaptabilidad y escalabilidad. La tecnología basada en redes neuronales puede actualizarse continuamente para adaptarse a nuevos desafíos y condiciones de trabajo, asegurando su relevancia a largo plazo. Los sistemas de reconocimiento de imágenes son también aplicables en diversas áreas de la minería y pueden ser replicados en otros sectores que requieran vigilancia y detección de riesgos. Los desafíos principales incluyen la necesidad de formación continua para los usuarios del sistema y la integración de esta tecnología en los protocolos de seguridad existentes sin interrumpir las operaciones. Además, mantener la tecnología al día con los avances en inteligencia artificial y procesamiento de imágenes será crucial. Las cualidades replicables del proyecto incluyen su modularidad y la posibilidad de adaptar la tecnología a diferentes entornos y requisitos específicos de cada mina, ofreciendo una solución flexible y eficiente para la gestión de riesgos en la industria.

Conclusiones y Recomendaciones

CONCLUSIONES: La implementación de Wix mejoró la navegación y acceso a información crucial sobre riesgos. El uso de Python y Flet en el desarrollo del programa mejoró la comprensión de riesgos y medidas preventivas, aumentando la participación en la formación de seguridad minera. La incorporación de una cámara e IA para detectar riesgos en tiempo real aumentó la eficiencia en la identificación y control de peligros, abriendo nuevas posibilidades en la industria minera.

RECOMENDACIONES: Continuar desarrollando soluciones tecnológicas e implementar programas educativos complementarios para el reconocimiento de peligros. Fomentar una cultura organizacional que priorice la seguridad. Instalar sensores avanzados y sistemas de monitoreo para identificar riesgos en tiempo real. Utilizar inteligencia artificial para analizar datos y predecir riesgos. Desarrollar un plan de capacitación continua con actualizaciones sobre nuevas tecnologías y medidas de seguridad.