La búsqueda y exploración de depósitos minerales es una empresa esencial en la industria minera, donde la precisión y eficacia en la identificación de objetivos minerales pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. En este contexto, los "Targets de Exploración" representan un enfoque fundamental para optimizar la selección de áreas de interés. Sin embargo, en un mundo cada vez más digital y rico en datos, el papel de la inteligencia artificial, en particular, el aprendizaje automático (Machine Learning, ML), está ganando protagonismo.

Los algoritmos genéticos son una técnica de optimización y búsqueda basada en la evolución natural. Están inspirados en la teoría de la evolución de Charles Darwin y se utilizan en problemas de búsqueda y optimización, especialmente en aquellos donde la búsqueda exhaustiva sería ineficiente o prácticamente imposible debido a la gran cantidad de posibles soluciones.

Entre los procesos geologicos tenemos los deslizamientos de taludes , para poder verficar la estabilidad de un talud se halla su factor de seguridad del cual depende de diferentes parametros caracteristicos del suelo , estos se obtiene de ensayos en el laboratorio pero como resulta complicado simular un entorno real para la obtencion de estos parametros es que se puede producir errores al obtener sus valores . Para poder contrarestar esta incertidumbre podemos hacer uso de metodos numericos como el de Monte Carlo el cual realiza una simulacion estadistica , creando valores aleatorios dentro de un rango de incertidumbre . Python junto a sus librerias de Numpy y Scipy ayudan en la automatizacion y simulacion de este modelo para asi obtener valores aleatorios para las variables de incertidumbre los cuales ayudaran a tener en cuenta todos los posibles valores que pueda tomar el Factor de seguridad , estos resultados en conjunto nos ayudara a obtener la probabilidad de que un talud falle.

La programacion concurrente y paralela se usan para lograr un mejor rendimiento y eficiencia del hardware, donde se busca ejecutar varias tareas al mismo tiempo, acelerando asi la ejecucion de un programa. En python por defecto no cuenta con programacion paralela , ya que su interprete no fue diseñado para trabajar con multiples hilos. Entonces para conseguir el paralelismo y la concurrencia Python nos ofrece sus librerias como multiprocessing y threading.