Con el objetivo de mejorar las condiciones de seguridad para los trabajadores del sector minero, estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un rover explorador capaz de identificar riesgos geológicos, condiciones extremas y la presencia de gases tóxicos en el interior de las minas.
El prototipo, creado por Carolina Abigail Gallo Meneses, Yesenia Cruz Domínguez y Lesly Verónica Salazar Jiménez, alumnas de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), integra tecnologías emergentes como redes neuronales, visión artificial y un sistema de mapeo y localización simultánea (V-SLAM).
Para su desarrollo, las estudiantes de Ingeniería en Telemática adaptaron una microcomputadora Raspberry Pi 5, sensores de gases (monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno), una lámpara y una cámara de profundidad a un vehículo de exploración comercial. Esta cámara permite capturar imágenes RGB incluso en total oscuridad, las cuales son procesadas para generar mapas detallados del entorno.
“El mapa del robot sólo presenta puntos y cuadros, pero cuando se procesa en la estación base, arroja un modelo detallado de las condiciones de la mina, como fracturas, zonas con derrumbes, piedras e inundaciones”, explicó Lesly Verónica Salazar Jiménez.
El proyecto se enmarca dentro del compromiso 33 de los 100 presentados por la Presidenta Claudia Sheinbaum Pardo, impulsado desde la Secretaría de Educación Pública (SEP) a cargo de Mario Delgado Carrillo, para que los desarrollos tecnológicos de los jóvenes trasciendan del aula a la vida real.
Autonomía en entornos sin conectividad
Una de las características más importantes del rover es su capacidad para operar de forma autónoma en las profundidades de la mina, donde no hay señal de GPS ni conectividad a internet. “Dentro de la mina, a unos 30 kilómetros de profundidad, no existe ninguna señal; se pierde por completo el GPS. Por eso, el rover debía ser completamente autónomo”, detalló Carolina Abigail Gallo Meneses.
Para entrenar la red neuronal del sistema, las estudiantes utilizaron aproximadamente 5,500 imágenes iniciales, las cuales fueron procesadas y aumentadas hasta alcanzar un total de 13,000. Estas imágenes fueron obtenidas tanto en minas de Durango —donde realizaron una visita para observar las condiciones laborales— como en una maqueta construida para este propósito.
Sistema web para visualización de datos
Con la asesoría de los doctores Rodolfo Vera Amaro (UPIITA) y Lucero Verónica Lozano Vázquez (ESIME Azcapotzalco), las jóvenes desarrollaron un sistema web que permite almacenar y visualizar la información recolectada por el robot mediante mapas tridimensionales, localización geoespacial, hora de exploración y gráficas con las mediciones de gases.
Las creadoras destacaron que, a diferencia de tecnologías extranjeras para inspección minera —que suelen ser fijas y requieren que una persona traslade los módulos—, su prototipo ofrece una solución móvil y autónoma que reduce la exposición de los trabajadores a los peligros del entorno.
Debido al potencial de su desarrollo, las jóvenes no descartan gestionar la patente del sistema y continuar con su perfeccionamiento para aplicaciones industriales a gran escala, contribuyendo así a una mejor toma de decisiones en la industria minera.
