Estudiantes mexicanas del IPN crean robot que detecta riesgos en minas

Ciudad de México, México.- Un grupo de estudiantes mexicanos del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrolló un innovador robot explorador capaz de identificar condiciones peligrosas dentro de minas subterráneas, con el objetivo de prevenir accidentes y proteger la vida de los trabajadores del sector minero.

El dispositivo, un rover equipado con redes neuronales y visión artificial , puede detectar riesgos geológicos, condiciones extremas y gases tóxicos como monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno. La tecnología fue diseñada por Carolina Gallo, Yesenia Cruz y Lesly Salazar , exalumnas de Ingeniería en Telemática de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (Upiita).

Para su desarrollo, los estudiantes integraron una Raspberry Pi 5 , sensores de gases, una cámara de profundidad , lámpara y otros componentes a un vehículo de exploración comercial. Gracias a la cámara, el sistema puede capturar imágenes RGB incluso en completa oscuridad, lo que alimenta el sistema Visual SLAM (V-SLAM) de mapeo y localización simultánea. El procesamiento de los datos recopilados se realiza fuera de línea, ideal para entornos sin conexión.

Además, diseña una plataforma web que permite visualizar la información en mapas 3D , con ubicación geoespacial, hora de exploración y gráficas sobre la concentración de gases. Según explicó Salazar, aunque el robot genera inicialmente un mapa básico, el análisis en la estación base revela detalles como fracturas, derrumbes, piedras o zonas inundadas.

Como parte del proyecto, las jóvenes y sus asesores — Rodolfo Vera Amaro (Upiita) y Verónica Lozano Vázquez (Esime)— realizaron una visita de campo a una mina en Durango , en el norte del país. La experiencia les permitió identificar directamente las condiciones laborales y los desafíos que enfrentan los mineros. Subrayaron que muchas de las tecnologías extranjeras disponibles requieren intervención humana directa , lo que incrementa el riesgo para los operarios.

Gallo explicó que a profundidades de hasta 30 kilómetros , la señal de GPS y conexión a internet se pierde por completo, por lo que el rover fue diseñado para operar de forma completamente autónoma . Para entrenar su sistema de redes neuronales, procesaron más de 13 mil imágenes , a partir de una base inicial de 5.500, capturadas tanto en la mina como en una maqueta experimental.

El prototipo representa una solución tecnológica de alto nivel , que utiliza herramientas emergentes para optimizar la toma de decisiones en la industria minera . Aunque por ahora no han iniciado trámites de patente, los estudiantes planean continuar perfeccionando el sistema para futuras aplicaciones industriales a gran escala.

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Foto:Redes sociaels

Djs