En la próxima era de la minería totalmente autónoma, que abarca desde las operaciones de perforación hasta la logística portuaria, serán esenciales enfoques novedosos para prevenir situaciones peligrosas en ausencia de intervención humana. El progreso hacia la autonomía completa en las operaciones mineras debe tener enfoques meticulosos y una seguridad inquebrantable. Al garantizar una transición segura, la industria minera puede navegar el cambio transformador hacia la autonomía mientras mantiene los más altos estándares de seguridad y fiabilidad operativa. Los experimentos que involucran caminos autónomos para maquinaria minera que utilizan IA para la optimización de rutas demuestran una mayor capacidad de velocidad que los enfoques operados manualmente; esto se traduce en una mayor productividad, fomentando posteriormente un aumento en la capacidad de producción para satisfacer la creciente demanda de metales. No obstante, se ha observado un desgaste acelerado en elementos cruciales como neumáticos, frenos y rodamientos en las máquinas mineras. Los procesos de minería autónoma requerirán máquinas más inteligentes sin humanos que guíen y apoyen las acciones antes de que ocurra una situación peligrosa. Este documento profundizará en una perspectiva integral sobre la seguridad de las máquinas mineras autónomas utilizando redes bayesianas (BN) para detectar posibles incendios peligrosos. La BN se ajusta con una combinación de datos empíricos de campo y datos de laboratorio. Se han reconocido varios fallos y se ha establecido su correlación con las mediciones.