DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso Machine Learning aplicado al Grade Control / Ore Control está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a geología, control de leyes, planificación y operaciones mineras que buscan incorporar herramientas de Machine Learning en el análisis e interpretación de modelos de bloques.

Durante el programa, el participante aprenderá a inspeccionar y analizar información del yacimiento, evaluar la distribución de leyes, clasificar litologías y generar variables espaciales que permitan preparar los datos para el entrenamiento de modelos de clasificación.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Grade Control / Ore Control.
Inspección y análisis de modelos de bloques.
Visualización del yacimiento y sus litologías.
Distribución de leyes de cobre y molibdeno.
Clasificación litológica.
Generación de variables espaciales.
Continuidad litológica.
Recuperación por litología.
Preparación de datos para entrenamiento.
Modelos de clasificación.
Probabilidad económica de bloques.
Interpretación espacial de resultados.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina criterios geológicos y operativos con técnicas de Machine Learning, permitiendo transformar la información contenida en modelos de bloques en variables útiles para procesos de clasificación y análisis.

Se trabajará especialmente con:

Grade Control · Ore Control · Modelos de bloques · Variables espaciales · Clasificación litológica · Machine Learning · Interpretación espacial

El participante comprenderá cómo estructurar un problema de clasificación a partir de información geológica, definir bloques positivos y negativos para entrenamiento y analizar los resultados obtenidos desde una perspectiva técnica y económica.

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Inspeccionar y comprender la estructura de un modelo de bloques.
Visualizar el comportamiento general del yacimiento y sus litologías.
Analizar la distribución de leyes de cobre y molibdeno.
Clasificar litologías en términos favorables y no favorables.
Generar variables espaciales a partir de la vecindad de bloques.
Analizar la continuidad litológica alrededor de cada bloque.
Simular recuperación por litología.
Preparar conjuntos de datos positivos y negativos para entrenamiento.
Entrenar modelos de clasificación.
Evaluar la probabilidad económica de los bloques.
Interpretar espacialmente los resultados obtenidos.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Analizar modelos de bloques desde una perspectiva geológica y de Grade Control.
Interpretar la distribución de leyes y litologías dentro del yacimiento.
Generar variables espaciales para fortalecer el análisis y la clasificación de bloques.
Preparar información para entrenamiento de modelos de Machine Learning.
Aplicar modelos de clasificación a problemas vinculados con Ore Control.
Evaluar resultados considerando variables geológicas y económicas.
Interpretar espacialmente las predicciones obtenidas mediante Machine Learning.
Utilizar los resultados como apoyo para procesos de control de leyes y toma de decisiones operativas.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de aplicar modelos de Machine Learning en procesos de Grade Control / Ore Control, integrando información de modelos de bloques, leyes, litologías y variables espaciales para desarrollar análisis de clasificación e interpretar resultados que apoyen la toma de decisiones en operación minera.

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