Cuando hablamos de vigilancia de relaves, no todo parte en terreno. Parte también a cientos de kilómetros de altura, con Sentinel-2, la misión satelital usada por el equipo AI-MineSafe PUCV para observar depósitos mineros con cobertura territorial, trazabilidad y frecuencia imposibles de lograr solo con inspecciones presenciales.

La ventaja no es “ver bonito” desde el espacio. Es convertir imágenes multiespectrales en evidencia útil. En trabajos del equipo publicados en Remote Sensing (2023) e IEEE Access (2025), Sentinel-2 fue la base para detectar y segmentar depósitos mineros con modelos de deep learning, construir un dataset de más de 30 mil imágenes y 320.093 etiquetas, y validar automáticamente el 96,15 % de los tranques de relaves oficialmente registrados en Antofagasta.

Además, esta vigilancia no sirve solo para ubicar instalaciones. También permite estimar variables relevantes para estabilidad física. Un estudio previo en IEEE Access (2021) mostró que el contenido de humedad en relaves espesados puede estimarse con machine learning aplicado a imágenes de percepción remota, reforzando la idea de que el monitoreo satelital puede apoyar decisiones preventivas antes de llegar a terreno.

Por eso Sentinel-2 importa: porque transforma cobertura espacial en priorización técnica. No reemplaza a SERNAGEOMIN ni al criterio experto, pero sí ayuda a mirar más, antes y mejor.

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