Académico DIMIN publica investigación indexada sobre el uso de IA en modelos mineros

El artículo de Alberto Fernández, docente del Departamento de Ingeniería en Minas de la Universidad de Santiago (Dimin USACH), busca sumar valor en las etapas de exploración y producción minera.

“Ore/waste identification in underground mining through geochemical calibration of drilling data using machine learning techniques” es el nombre de la investigación del académico del Departamento de Ingeniería en Minas Usach Alberto Fernández, publicada de forma indexada en la revista “Ore Geology Reviews”.

La investigación de Fernández, en el marco de su doctorado en la Universidad Politécnica de Madrid, se centra en el uso de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) para procesar datos generados desde la operación de perforación, con el fin de construir modelos ingenieriles de predicción de propiedades del macizo rocoso, ajustado a las características del yacimiento y tecnología de perforación disponible en las operaciones mineras. 

“Tener la oportunidad de crear conocimiento y difundirlo, tanto hacia el área minera como geológica, me han entregado una visión más avanzada de la investigación científica, potenciada con el trabajo efectuado en proyectos de investigación aplicada con equipos de múltiples áreas y operacionales", señaló el académico. 

La importancia de integrar en el proceso minero este modelo, construido a través de la calibración de diferentes patrones y niveles en las señales de perforación con información geológica, geotécnica y/o geoquímica; es sumar valor tanto en las etapas de exploración, para una mejor caracterización de los recursos estudiados, como de producción, puesto que permite adaptar el diseño de tronadura. 

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