Estudio de las aplicaciones de modelos de machine learning en la seguridad minera subterránea de carbón: una revisión bibliográfica

Abstract

Este estudio explora la aplicación de modelos de machine learning en la seguridad minera subterránea de carbón, destacando su potencial para mejorar la prevención y mitigación de riesgos. Se analizan diversos tipos de algoritmos y su implementación en la detección temprana de condiciones peligrosas, como explosiones de metano y acumulación de gases tóxicos. Además, se evalúan tecnologías actuales y enfoques de gestión de seguridad en minería, subrayando el impacto positivo que tienen en la reducción de accidentes y la optimización de operaciones. La investigación proporciona un marco para futuras aplicaciones de inteligencia artificial en la industria minera, con el objetivo de fomentar un entorno más seguro y eficiente.