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Tecnología Minera

Estudiantes del Politécnico crean robot para identificar riesgos en minas
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Estudiantes del Politécnico crean robot para identificar riesgos en minas

lunes 06 de octubre de 2025, 18:09h

Estudiantes del Politécnico Nacional desarrollaron un robot explorador que utiliza tecnología avanzada para mapear y detectar riesgos en minas, mejorando la seguridad laboral en entornos peligrosos.

  • Estudiantes del Politécnico Nacional Crean Robot Explorador para Minas

    Un grupo de estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) ha desarrollado un innovador rover explorador, diseñado para identificar riesgos geológicos, condiciones extremas y la presencia de gases tóxicos en minas. Este avance busca mejorar la seguridad de los trabajadores en el sector minero.

    Las alumnas Carolina Abigail Gallo Meneses, Yesenia Cruz Domínguez y Lesly Verónica Salazar Jiménez, de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), han integrado tecnologías emergentes como el mapeo, la localización simultánea, redes neuronales y visión artificial en su prototipo. Utilizando una Raspberry Pi 5, dos sensores para monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno, así como una cámara de profundidad, han adaptado un vehículo comercial para su propósito específico.

    Este proyecto forma parte del compromiso 33 de los 100 presentados por la Presidenta Claudia Sheinbaum Pardo, respaldado por la Secretaría de Educación Pública (SEP), bajo la dirección de Mario Delgado Carrillo. La iniciativa busca que los desarrollos tecnológicos de los jóvenes trasciendan las aulas y se apliquen en situaciones reales.

  • Tecnología Avanzada para Mejorar la Seguridad Minera

    Las estudiantes explicaron que gracias a la cámara de profundidad del rover, es posible capturar imágenes RGB incluso en condiciones de total oscuridad. Estas imágenes son fundamentales para el sistema Visual SLAM (V-SLAM), utilizado para el mapeo y localización simultánea, cuyo procesamiento se realiza posteriormente fuera de línea.

    Bajo la supervisión del doctor Rodolfo Vera Amaro y la doctora Lucero Verónica Lozano Vázquez, las jóvenes diseñaron un sistema web que permite almacenar y visualizar información recolectada por el robot. Esta incluye mapas tridimensionales, localización geoespacial y gráficas con mediciones de gases.

    “El mapa del robot solo presenta puntos y cuadros; sin embargo, al procesarlo en la estación base se genera un modelo detallado que refleja las condiciones dentro de la mina”, comentó Lesly Verónica Salazar Jiménez.

  • Investigación Práctica en Condiciones Reales

    Para desarrollar su prototipo, las estudiantes realizaron una visita a una mina en Durango donde pudieron observar directamente las condiciones laborales y los riesgos que enfrentan los trabajadores. A pesar de que existen tecnologías extranjeras para inspección minera, estas suelen ser fijas y requieren que una persona traslade los módulos, exponiéndose a peligros potenciales.

    “Dentro de la mina, a unos 30 kilómetros de profundidad, no hay señal; el GPS se pierde completamente. Por eso, el rover debe ser totalmente autónomo y operar sin conexión a internet”, explicó Carolina Abigail Gallo Meneses.

    Para entrenar su red neuronal, utilizaron aproximadamente 5 mil 500 imágenes iniciales que fueron rotadas y procesadas hasta alcanzar un total de 13 mil imágenes obtenidas tanto en las minas como en una maqueta creada específicamente para este fin.

  • Potencial Futuro del Prototipo Minero

    Las jóvenes politécnicas han desarrollado un sistema avanzado basado en tecnologías emergentes que promete mejorar significativamente la toma de decisiones dentro de la industria minera. No descartan gestionar su patente ni continuar perfeccionando su creación para aplicaciones industriales a gran escala.

    Para más información sobre este innovador proyecto, se puede visitar el sitio oficial del IPN: www.ipn.mx.

La noticia en cifras

Cifra Descripción
5,500 Número de imágenes iniciales utilizadas para entrenar la red neuronal.
13,000 Total de imágenes procesadas para el entrenamiento.
30 km Profundidad a la que opera el rover dentro de la mina.
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