En Chile existen actualmente 836 depósitos de relaves catastrados por el Servicio Nacional de Geología y Minería (Sernageomin). De este universo, aproximadamente el 15% se encuentra activo, mientras que el resto corresponde a depósitos inactivos o abandonados, lo que plantea un complejo desafío técnico, de seguridad pública y ambiental.

En respuesta al mandato del Ministerio de Minería, que busca erradicar los depósitos de relaves (DR) críticos para la población hacia el año 2030, un equipo interdisciplinario de la PUCV desarrolla un sistema nacional para priorizar la fiscalización y estimación de probabilidad de incidentes ante eventos sísmicos, mediante el empleo de antecedentes de fuente abierta vinculados con la estabilidad física (EF) de estas instalaciones, Sistemas de Información Geográfica (SIG) y herramientas avanzadas de Inteligencia Artificial.

Según explicó Gabriel Villavicencio, académico de la Escuela de Ingeniería de Construcción y Transporte y director de la investigación, los antecedentes nacionales e internacionales muestran que los terremotos y los eventos hidrometeorológicos pueden desencadenar incidentes con graves consecuencias. “En Chile, la mayor cantidad de fallas en DR con liberación de los relaves embalsados ha sido generada por eventos sísmicos, con efectos como la contaminación de cuencas de ríos y quebradas, pérdidas de vidas humanas y animales, además de costos económicos para las industrias mineras que se ven obligadas a paralizar sus faenas para reparar los daños”, detalló.

Ante este escenario, el proyecto —adjudicado en el concurso DI Asociativo 2026 de la PUCV— ofrece como resultado un modelo de Inteligencia Artificial que estime la probabilidad de que un DR presente un incidente ante un evento sísmico, que posteriormente será integrado al sistema nacional de fiscalización en desarrollo, incorporando un ranking según la condición global de EF que presentan las 836 instalaciones catastradas en Chile. En una primera etapa, como casos de estudio se emplearán las regiones de Antofagasta y Valparaíso, representativas de los sectores de gran, mediana y pequeña minería.

“A mediano plazo, buscamos incorporar la componente sísmica para determinar la probabilidad de incidentes a nivel nacional, empleando indicadores geotécnicos vinculados con la EF de DR, información de datos abiertos (open data) en ambiente SIG y algoritmos de IA para analizar esta problemática no lineal multivariable y, así, fortalecer el sistema de prioridad de fiscalización nacional que nos encontramos desarrollando con Sernageomin. Posteriormente, se proyecta integrar la variable hídrica (lluvias de alta intensidad en corto tiempo y crecidas de quebradas), un aspecto rezagado en la normativa nacional, a pesar de haber provocado fallas y emergencias ambientales por los mecanismos de overtopping y/o erosiones progresivas desde comienzos del siglo XX”, sostuvo Villavicencio.

APORTANDO AL DESARROLLO DEL PAÍS 

La herramienta tecnológica desarrollada por la PUCV será transferida a Sernageomin para optimizar la toma de decisiones y el uso eficiente de los recursos de fiscalización técnica en terreno. El espectro a analizar abarca desde la gran minería hasta la pequeña minería artesanal.

Históricamente, la mayor cantidad de fallas graves en relaves chilenos ha estado asociada al fenómeno de licuefacción sísmica —inducida por sismos de magnitud igual o superior a 6,8—, lo que ha generado la liberación de los relaves embalsados como un fluido viscoso en dirección aguas abajo, impactando gravemente al entorno de la instalación. De ahí la importancia de esta iniciativa.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EXPLICABLE 

En lo que respecta al componente tecnológico de la investigación, el director alterno del proyecto y académico de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la PUCV, Gabriel Hermosilla, se refirió al rol fundamental de la Inteligencia Artificial Explicable dentro del modelo.

“Si un tranque de relaves resiste un sismo depende de múltiples factores combinados: diseño del depósito, características del terremoto y el tipo de suelo. Analizar a mano las miles de combinaciones en los 836 depósitos de Chile es inviable. Por eso aplicamos IA supervisada, que aprende de los 69 incidentes históricos y de los casos sin daño. Esta IA es explicable: mide el peso exacto de cada variable, valida sus resultados bajo criterios de ingeniería y muestra su razonamiento para que los especialistas prioricen dónde enfocar las evaluaciones geotécnicas”, sostuvo.

Asimismo, Hermosilla detalló cómo la IA apoya con el trabajo territorial que se lleva a cabo en esta investigación. “Integramos en un solo mapa la ubicación de depósitos, sismos registrados por el Centro Sismológico Nacional, tipo de suelo, pendiente y fallas activas para estimar su probabilidad de incidentes. Los resultados se mostrarán en un visor geográfico para las dos regiones piloto — Antofagasta y Valparaíso—, donde Sernageomin verá la probabilidad de cada depósito, la certeza de la estimación y su prioridad. Aquellos con datos insuficientes quedarán marcados como sin respaldo”, agregó.

CONOCIMIENTO REGIONAL CON IMPACTO NACIONAL 

El desarrollo de este sistema nacional de prioridad de fiscalización posiciona el trabajo científico regional frente a los desafíos mineros del país. El profesor Villavicencio resaltó que trabajar como universidad regional en la estabilidad física de relaves utilizando herramientas de punta que mezclan geotecnia, sistemas de información geográfica y algoritmos de IA para obtener un resultado palpable, es un logro de gran trascendencia que posiciona a la Institución y a sus investigadores en la vanguardia del conocimiento.

Esta iniciativa científico-tecnológica tributa a los ejes del Plan de Desarrollo Estratégico Institucional 2023–2029, abordando la investigación de frontera e interdisciplinaria para responder a los Objetivos de Desarrollo Sostenible y a problemas complejos del país mediante la colaboración entre distintas áreas de la ingeniería y las ciencias. Además de los investigadores de la PUCV, cuenta con la participación de profesionales de Sernageomin y colaboradores internacionales de la Université Clermont Auvergne y del INSA de Strasbourg — ambos de Francia—, complementados por el trabajo de estudiantes de postgrado y posdoctorado.