La Universidad Central de Chile continúa fortaleciendo su presencia en el ámbito de la investigación aplicada con la reciente publicación de un paper en la editorial Springer Nature, en el marco de la serie Communications in Computer and Information Science (CCIS), específicamente en el volumen Applications of Computational Intelligence.
El artículo, liderado por el investigador Rodolfo Canelón, junto a Felipe Rivera, Cristian Inzulza y Samira Khazmou, aborda uno de los desafíos más relevantes de la minería actual: mejorar la eficiencia de los procesos de mantenimiento mediante el uso de modelos avanzados de inteligencia artificial.
El estudio se centra en el diseño de un plan de monitorización para equipos de la división de recursos hídricos de una empresa minera en Chile, a partir de problemáticas reales asociadas a fallos en sistemas de extracción que han generado interrupciones operativas y altos costos de mantención. Frente a este escenario, el equipo desarrolló una arquitectura de software orientada a la implementación de modelos predictivos capaces de anticipar fallas y optimizar la toma de decisiones.
La propuesta integra técnicas de mantenimiento basado en la condición, utilizando herramientas como el análisis de vibraciones y la termografía infrarroja en distintos activos críticos, entre ellos bombas, subestaciones y sistemas eléctricos. A nivel metodológico, el trabajo incorpora un modelo híbrido que combina redes neuronales LSTM con algoritmos de árboles de decisión XGBoost, mejorando la precisión en la detección y caracterización de fallos.
Más allá del desarrollo técnico, la publicación representa un avance significativo en la vinculación entre academia e industria, al ofrecer un marco adaptable a distintos contextos productivos que buscan avanzar hacia la transformación digital y la Industria 4.0.
En esa línea, Rodolfo Canelón, investigador principal del proyecto, destacó el impacto del reconocimiento internacional: «La publicación de esta investigación por una editorial de prestigio global como Springer Nature no es solo un logro académico, sino una prueba fehaciente de que la Universidad Central de Chile está liderando el mapa internacional de la investigación aplicada. Estamos exportando conocimiento desde Chile hacia el mundo, demostrando que nuestras soluciones en Inteligencia Artificial y arquitecturas de software para la Industria 4.0 tienen el rigor y la innovación necesarios para transformar la minería moderna en un sector más inteligente, predictivo y eficiente.»
El trabajo no solo aporta al sector minero, sino que también se proyecta como una referencia para la comunidad científica y académica, así como para profesionales vinculados a la ingeniería de mantenimiento, la ciencia de datos y el desarrollo de soluciones tecnológicas en entornos industriales complejos.