Geoestadística, Machine Learning y software de datos

La estimación de recursos minerales es un pilar fundamental en la cadena de valor minera, pero enfrenta retos derivados de la incertidumbre geológica, la escasez de datos y la complejidad de los depósitos. Este curso ofrece un enfoque integral que combina la geoestadística clásica con el poder del machine learning, mostrando cómo los métodos híbridos y las técnicas de validación mejoran la precisión y confiabilidad de los modelos.

2 horas

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

On Demand

Lo que aprenderás

Geoestadística machine learning minería digital estimación recursos kriging Random Forest métodos híbridos validación modelos data geología digital minería 4.0

Contenido del curso

5 módulos · 20 lecciones

La geología como punto de partida – Su rol en la cadena de valor minera.

Incertidumbre y variabilidad – Factores que afectan la estimación de leyes.

Limitaciones por escasez de datos – Impacto de los costos de perforación.

Rol de la información geoquímica y metalúrgica – Variables críticas en la estimación.

Principios básicos del kriging – Estimador lineal y continuidad espacial.

Geoestadística, Machine Learning y software de datos

Lo que aprenderás

Contenido del curso

Módulo 1 – Fundamentos de la estimación de recursos minerales

La geología como punto de partida – Su rol en la cadena de valor minera.

Incertidumbre y variabilidad – Factores que afectan la estimación de leyes.

Limitaciones por escasez de datos – Impacto de los costos de perforación.

Rol de la información geoquímica y metalúrgica – Variables críticas en la estimación.

Módulo 2 – Geoestadística clásica y sus limitaciones

Principios básicos del kriging – Estimador lineal y continuidad espacial.

Ventajas del kriging – Precisión global en la estimación.

Limitaciones principales – Suavizamiento de leyes altas e hipótesis de estacionariedad.

Problemas en depósitos complejos – Oro, plata y polimetálicos.

Módulo 3 – Machine Learning aplicado a la estimación geológica

Introducción al Machine Learning y validación cruzada – Conceptos clave.

Riesgos de sobreajuste y bajo ajuste – Cómo evitarlos en minería.

Algoritmos más utilizados – Random Forest y métodos de ensamble.

Ventajas frente a modelos lineales – Patrones no lineales e incertidumbre cuantificada.

Módulo 4 – Métodos híbridos y validación de modelos

Combinación de kriging y Random Forest – Fortalezas complementarias.

Uso de covariables – Mejora en la precisión de predicciones.

Validación de modelos – Entrenamiento, prueba y validación.

Comparación de desempeño – Geoestadística clásica vs enfoques híbridos.

Módulo 5 – Aplicaciones, desafíos y futuro

Casos de estudio en Chile y Finlandia – Relaves y yacimientos complejos.

Integración de variables metalúrgicas y geotécnicas – Modelos más robustos.

Potencial de métodos híbridos – Ventajas en yacimientos complejos.

Perspectivas futuras – Big Data, mayor automatización y geología digital.