El Machine Learning ofrece soluciones avanzadas para la estimación de recursos y reservas minerales. Las técnicas de redes neuronales artificiales, máquinas de vectores de soporte y bosques aleatorios se aplican con éxito en la clasificación y predicción de yacimientos minerales. La combinación de diferentes enfoques de aprendizaje automático y algoritmos puede mejorar aún más los resultados.

El aprendizaje automático está transformando el diseño de aleaciones metálicas al predecir propiedades, optimizar composiciones y descubrir nuevas aleaciones. Este enfoque acelera el proceso y ahorra recursos. El siguiente artículo destaca la revolución del aprendizaje automático en la investigación de materiales, enfocándose en la importancia de las representaciones de materiales invariantes, únicos, estables e interpretables. Además, describe cómo se aplica el aprendizaje automático en el diseño de aleaciones, mejorando la selección de materiales, optimizando composiciones y revelando relaciones complejas.

ImageJ es un software esencial en la industria minera debido a su capacidad para analizar imágenes y evaluar la distribución de tamaños de fragmentos tras voladuras. Permite determinar la eficiencia de procesos de fragmentación, comparando datos obtenidos con predicciones teóricas. Su utilidad radica en optimizar operaciones mineras al proporcionar información precisa sobre la fragmentación de rocas, lo que influye en la planificación, extracción y procesamiento de minerales.