Monitoreando el Pulso de la Selva Amazónica con Inteligencia Artificial
EL CLIENTE
Una destacada empresa en el sector de recursos naturales y minería, desempeñando un papel significativo en la cadena de suministro global de minerales y metales. Como importante productor de mineral de hierro, níquel, carbón, cobre y otros materiales, la empresa es una de las organizaciones mineras más grandes del mundo.
CONTEXTO Y DESAFÍOS
Para preservar el entorno natural, la empresa cliente se comprometió a proteger y recuperar voluntariamente más de 1.2 millones de acres de bosque en Brasil para el año 2030. Pero para alcanzar este objetivo, el cliente necesitaba replantear su enfoque hacia la sostenibilidad. En su estado anterior, todo el monitoreo ambiental se realizaba de manera manual, enviando equipos de campo a áreas remotas para recopilar muestras y descargar datos, que luego se llevaban al laboratorio para su análisis. Este proceso era ineficiente y potencialmente peligroso, exponiendo a los empleados a riesgos en el campo y evitando que el cliente respondiera rápidamente a situaciones críticas.
SOLUCIÓN
Mediante una combinación de análisis de datos, tecnología IoT y algoritmos de aprendizaje automático, se desarrolló una solución para monitorear proactivamente variables ambientales en la selva amazónica, que incluyen calidad del aire, calidad del agua, detección de incendios forestales, entre otras. Se recopilan datos en tiempo real de 35 estaciones de monitoreo ambiental distribuidas en toda la Amazonía y se almacenan en un sistema central. El sistema notifica al Centro de Control Ambiental cuando surgen situaciones anormales, lo que permite enviar rápidamente y de manera segura equipos de campo, minimizando el impacto ambiental negativo.
RESULTADOS
• Minimización del impacto ambiental al identificar y abordar anormalidades de manera más eficiente.
• Reducción de los tiempos de respuesta mediante informes y alarmas automatizados, mejorando la trazabilidad de datos y fortaleciendo la consistencia de la información.
• Creación de una cultura de innovación basada en datos con el potencial de aplicarse en otras ubicaciones alrededor del mundo.