DESCRIPCIÓN DEL CURSO

El curso Machine Learning aplicado al Modelamiento Geológico 3D está diseñado para profesionales y estudiantes vinculados a geología, modelamiento geológico y minería que buscan incorporar herramientas de Machine Learning en el procesamiento, clasificación e interpretación de información geológica tridimensional.

Durante el programa, el participante aprenderá a trabajar con datos de sondajes, realizar procesos de limpieza y preparación de información, visualizar sondajes en 3D y transformar intervalos de perforación en puntos de control para posteriormente construir modelos de predicción litológica.

¿QUÉ ABORDA EL CURSO?

El contenido integra conceptos y aplicaciones relacionadas con:

Modelamiento geológico 3D.
Estructura y procesamiento de datos de sondajes.
Visualización tridimensional de información geológica en Python.
Modelos de bloques.
Reclasificación de litologías.
Conversión de intervalos de taladros a puntos de control.
Construcción de grillas 3D de predicción.
Clasificación geológica mediante Machine Learning.
Predicción de litologías.
Evaluación y validación de modelos.

ENFOQUE DEL CURSO

El curso combina criterios de modelamiento geológico con técnicas de clasificación basadas en Machine Learning, permitiendo al participante comprender cómo estructurar un problema geológico para convertirlo en un modelo de predicción.

Se trabajará especialmente con:

Python · Datos de sondajes · Modelos de bloques · Grillas 3D · K-Nearest Neighbors (KNN) · Clasificación litológica · Predicción geológica

El participante aprenderá a aplicar KNN dentro del modelamiento geológico, considerando factores como ponderación por distancia, anisotropía vertical, preparación del modelo y análisis de confianza de las predicciones obtenidas.

APLICACIÓN PRÁCTICA

Los contenidos estarán orientados a:

Preparar y procesar datos provenientes de sondajes.
Visualizar información de perforaciones en entornos 3D.
Reclasificar grupos litológicos para facilitar el modelamiento.
Convertir intervalos de taladros en puntos de control.
Construir una grilla tridimensional de predicción.
Formular problemas de clasificación dentro de un modelo geológico.
Aplicar K-Nearest Neighbors al modelamiento geológico.
Ajustar el modelo considerando distancia y anisotropía.
Predecir litologías sobre una grilla 3D.
Analizar el nivel de confianza de las predicciones.
Validar visualmente el modelo geológico resultante.
Evaluar los resultados mediante criterios geológicos.

COMPETENCIAS DEL CURSO

Al finalizar, el participante podrá:

Preparar y estructurar datos de sondajes para procesos de modelamiento geológico.
Visualizar información geológica tridimensional utilizando herramientas de Python.
Construir grillas 3D de predicción a partir de información geológica previamente procesada.
Aplicar modelos KNN para clasificación y predicción de litologías.
Incorporar criterios espaciales, como distancia y anisotropía, dentro del proceso de modelamiento.
Evaluar la confianza de las predicciones obtenidas mediante Machine Learning.
Interpretar y validar modelos geológicos considerando criterios técnicos y geológicos.
Relacionar Python con software comercial de modelamiento geológico, comprendiendo su aplicación complementaria dentro del flujo de trabajo.

RESULTADO DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el participante estará en capacidad de preparar información geológica, construir modelos de clasificación y aplicar técnicas de Machine Learning para la predicción de litologías dentro de entornos de modelamiento geológico 3D, interpretando y validando los resultados desde una perspectiva geológica.

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