En las últimas dos décadas, la teledetección remota se ha consolidado como una fuente primordial de información sobre la cobertura terrestre, con una amplia gama de aplicaciones que abarcan desde estudios climáticos hasta la evaluación de recursos forestales y la exploración de entornos marinos. La clasificación de imágenes satelitales para la extracción de información sobre la cobertura terrestre ha emergido como un área de creciente interés e investigación en la comunidad de teledetección. Aunque se han empleado clasificadores tradicionales como redes neuronales, árboles de decisión, vecinos más cercanos y máquinas de soporte vectorial, la evolución tecnológica ha dado lugar a nuevas técnicas de clasificación que han demostrado mejorar la precisión en la identificación de características terrestres. A pesar de estos avances, persiste un amplio campo de investigación para lograr una mayor precisión y maximizar la extracción de información de datos teledetectados. En este contexto, la combinación de múltiples clasificadores emerge como una técnica prometedora que ha atraído la atención de la comunidad de teledetección en busca de soluciones más efectivas y precisas

La industria minera ha experimentado una transformación radical gracias al avance tecnológico y la informática. En este contexto, la simulación por computadora ha revolucionado el modelado de depósitos minerales y la estimación de recursos. Este artículo explora la comparación entre la interpretación tradicional y el modelado implícito, enfocándose en eficiencia, precisión y representación de la complejidad de los depósitos. Además, se destacan las herramientas de Machine Learning y las innovaciones en interpolación desde la Inteligencia Artificial (IA) en geostadística. La simulación por computadora se presenta como una herramienta esencial para la toma de decisiones informadas en la exploración y explotación de recursos minerales, ofreciendo mejoras notables en la precisión y la eficiencia de la estimación de recursos.

Este artículo explora cómo Power BI potencia la extracción y transformación de datos (ETL) en el sector minero, permitiendo un análisis profundo y bien fundamentado. Además, destaca la integración de Python en Power BI, que lleva el análisis de datos a un nivel superior, permitiendo la aplicación de algoritmos avanzados y el machine learning. La combinación de estas capacidades permite a las empresas mineras tomar decisiones informadas y estratégicas, optimizar recursos y mejorar la eficiencia operativa. Con ejemplos prácticos, se demuestra cómo Power BI se convierte en una herramienta indispensable para enfrentar los desafíos del mercado minero en constante cambio.

Se realiza una exploración y descripción del proceso metarlúgico del oro y la planta por métodos de lixiviación. Se hace un énfasis en las innovaciones recientes relacionados a la gestión del riego, recuperación de las soluciones, el uso de reactivos, residuos generados y su procesamiento.