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Cursos Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Aplicación de ML en exploración y evaluación de yacimientos

La exploración y evaluación de yacimientos generan grandes volúmenes de datos geológicos, geoquímicos, geofísicos y satelitales que requieren nuevas metodologías para su análisis e interpretación. Este curso muestra cómo aplicar machine learning para mejorar la estimación geológica, cuantificar la incertidumbre y generar modelos predictivos de prospectividad mineral.

2 horas
Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
On Demand

Lo que aprenderás

Machine Learning exploración minera evaluación yacimientos geoestadística data minería digital geología computacional simulación geoestadística computación nube prospectividad mineral minería 4.0

Contenido del curso

5 módulos · 24 lecciones

La cadena de valor minera y datos generados en cada etapa.

Retos y oportunidades en exploración y evaluación de yacimientos.

Big Data en minería – Volumen, calidad y procesamiento de datos.

Rol de la estadística y la ciencia de datos – Caracterización mineral más confiable.

Métodos tradicionales vs. Machine Learning – Comparación de enfoques.

Problema del suavizamiento en geoestadística clásica.

Algoritmos de regresión aplicados a estimación de leyes.

Combinación geoestadística + ML – Sinergia de técnicas híbridas.

Casos de estudio en relaves de Finlandia y Chile.

Principios de simulación condicional y escenarios probabilísticos.

Cuantificación de la incertidumbre – Valor agregado en planificación.

Limitaciones tradicionales – Altos costos computacionales.

Implementación en la nube – Reducción de tiempos de meses a días.

Aplicaciones en planificación y toma de decisiones mineras.

Uso de datos geológicos, geoquímicos, geofísicos y satelitales.

Imágenes multiespectrales e hiperespectrales – Aplicaciones en sondajes y testigos.

Modelos predictivos para mapas de prospectividad mineral.

Ejemplos de integración – Tomografía sísmica, sensores y visión artificial.

Retos en la integración – Diferentes naturalezas y resoluciones de datos.

Brecha entre investigación y adopción industrial.

Software y spin-offs en minería digital.

Avances en clasificación de recursos – Modelos probabilísticos y redes neuronales.

IA generativa y modelos híbridos en geología digital.

Perspectiva hacia una minería más precisa, automatizada y sostenible.