El programa Expande realizó su primera hackathon, un modelo de innovación abierta donde mineras lanzan desafíos de base tecnológica para que proveedores presenten sus propuestas.
El debut llegó de la mano de BHP con el desafío “Soluciones que permitan maximizar y optimizar el rendimiento de la etapa de molienda mediante el uso de herramientas avanzadas de modelamiento y análisis de datos”. Se presentaron cinco empresas que trabajaron con los datos de tres meses de producción de la minera como insumo. Se eligió como ganadores a DataQU, ICV e Intellisense.io quienes recibieron US$ 4.000, U$ 2.000 y U$ 1.000, respectivamente.
Cleve Lightfoot, Head of Innovation de BHP, señaló que “para el año 2025, la visión de BHP es ser una empresa totalmente integrada y altamente automatizada, desde los recursos hasta el mercado. No podemos hacerlo solos, y por eso estamos impulsando esta Hackamine”.
Andrés Mitnik, director de Negocios de Expande, dijo que este modelo de innovación abierta “disminuye las barreras de entrada a una gran compañía como BHP y les da la oportunidad de interactuar con su equipo de profesionales y ejecutivos de amplia experiencia”.
El primer lugar se lo llevó DataQu, firma que desarrolla productos de predicción y análisis. A a través de una interfaz de uso colaborativa, los usuarios pueden aplicar conceptos de machine learning y técnicas de ciencia de datos a todos los tipos, tamaños y formatos de la “información cruda” para construir e implementar predicciones en el flujo de datos.
Francisco Santibáñez, cofundador de DataQU, explica que su solución partió del entendimiento de cómo llegaron a buenos resultados históricos y “en función de eso replicamos ciertos escenarios para seguir operando bien”, dijo.
El segundo lugar fue para ICV, firma creada a fines de 2018. El equipo diseñó un software de integración e interpretación de los procesos productivos que se realizan de manera independiente.
El tercer lugar fue para Intellisense.io, empresa de origen inglés con operaciones en Chile, que diseñó un modelamiento mediante un árbol de decisiones que -con inteligencia artificial y machine learning- genera prioridades en los procesos de la cadena industrial.
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