Introducción al Machine Learning: Modelamiento y aplicaciones en Geometalurgia

El Machine Learning (ML) está transformando la forma en que la minería aborda la exploración, la evaluación y el procesamiento de minerales. En el área de la geometalurgia, permite construir modelos predictivos que integran datos geológicos, mineralógicos y metalúrgicos para anticipar el comportamiento de los minerales en planta.

2 horas

Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

On Demand

Lo que aprenderás

Machine Learning minería digital geometalurgia minería gemelos digitales modelamiento predictivo flotación molienda caracterización minerales industria minera ciencia datos

Contenido del curso

5 módulos · 22 lecciones

Concepto de Machine Learning – Diferencias con el modelado tradicional.

Importancia de los datos – Calidad y volumen en el aprendizaje automático.

Etapas de un proyecto de ML – Desde la recolección de datos hasta la validación.

Relación con la Industria 4.0 – El rol del ML en la transformación digital minera.

Aprendizaje supervisado – Clasificación y regresión con ejemplos en geometalurgia.

Aprendizaje no supervisado – Clustering y reducción de dimensionalidad para identificar patrones ocultos.

Introducción al Machine Learning: Modelamiento y aplicaciones en Geometalurgia

Lo que aprenderás

Contenido del curso

Módulo 1 – Fundamentos de Machine Learning y su contexto en minería

Concepto de Machine Learning – Diferencias con el modelado tradicional.

Importancia de los datos – Calidad y volumen en el aprendizaje automático.

Etapas de un proyecto de ML – Desde la recolección de datos hasta la validación.

Relación con la Industria 4.0 – El rol del ML en la transformación digital minera.

Módulo 2 – Tipos de aprendizaje en Machine Learning

Aprendizaje supervisado – Clasificación y regresión con ejemplos en geometalurgia.

Aprendizaje no supervisado – Clustering y reducción de dimensionalidad para identificar patrones ocultos.

Aprendizaje por refuerzo – Conceptos básicos y aplicaciones potenciales.

Módulo 3 – Modelos predictivos y validación

Construcción y entrenamiento de modelos – Flujo básico.

Algoritmos de regresión y clasificación – Aplicados a datos mineros.

Técnicas de mejora de precisión – Feature engineering y generación de datos sintéticos.

Validación cruzada – Su importancia para evitar overfitting.

Regresión vs. clasificación – Diferencias clave en minería.

Módulo 4 – Aplicaciones prácticas en geometalurgia

Modelamiento de procesos – Flotación, molienda y conminución.

Predicción de variables metalúrgicas – A partir de datos geológicos y mineralógicos.

Integración de información multifuente – Geoquímica, geofísica e hiperespectral.

Aplicaciones en sondajes y testigos – Caracterización de minerales.

Modelos híbridos – Combinación de modelos fenomenológicos y ML.

Módulo 5 – Retos y perspectivas futuras

Limitaciones del ML en minería – Escasez de datos y necesidad del conocimiento experto.

Rol del modelamiento iterativo – Actualización constante de modelos.

Integración con gemelos digitales – Hacia una minería autónoma y predictiva.

Perspectivas de investigación – Nuevos avances en geometalurgia digital.

Oportunidades de innovación – Procesos mineros más complejos y sostenibles.