MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / ENERO 2024 / EDICIÓN 556 15 eficiente los diferentes conjuntos de datos provenientes de los sistemas de la Planta, Geología y Dispatch, permitiendo aprovechar al máximo su valor para el desarrollo de soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Con los requerimientos de datos definidos, se procedió a diseñar la arquitectura de datos. En este proceso se especificó cómo se recolectarían, almacenarían, organizarían y utilizarían los datos. Se seleccionaron tecnologías de almacenamiento de datos escalables y flexibles, como Spark para el almacenamiento en bruto y bases de datos SQL para el almacenamiento estructurado. Se definieron protocolos de integración y comunicación de datos para asegurar una correcta interacción entre los sistemas de Planta, Geología y Despacho. Implementación de la arquitectura de datos En esta etapa, la arquitectura de datos diseñada fue efectivamente implementada. Se configuraron los servidores y las bases de datos, y se establecieron los procesos de extracción, transformación y carga de datos (ETL). Se realizaron integraciones de API para conectar los sistemas de Planta, Geología y Despacho, asegurando una transferencia de datos fluida y en tiempo real. Además, se implementaron herramientas de procesamiento de datos, como Apache Spark, para permitir el análisis de grandes volúmenes de datos. Pruebas y validación Una vez implementada la arquitectura de datos, se realizó un conjunto riguroso de pruebas para verificar su funcionamiento correcto. Se generaron conjuntos de datos de prueba y se verificó la correcta recopilación, almacenamiento, integración y procesamiento de estos. También se verificó la precisión y coherencia de los mismos. Esta etapa fue esencial para garantizar la confiabilidad y validez de los datos utilizados para el ML. Implementación de algoritmos de Machine Learning Con la arquitectura de datos validada, se procedió a la implementación de algoritmos de ML. Se utilizaron técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, según las características de los datos y los objetivos del proyecto. Los algoritmos se entrenaron con los datos recolectados y se ajustaron los parámetros para maximizar la precisión y el rendimiento. Evaluación y mejora continua Finalmente, se estableció un proceso de evaluación y mejora continua. Se monitoreó el desempeño de los algoritmos de ML y se comparó con los indicadores de rendimiento definidos inicialmente. Se llevaron a cabo ajustes periódicos en la arquitectura de datos y los modelos de ML para adaptarse a los cambios en las condiciones operativas y de mercado, garantizando así Tabla 3. Data Sample Planta
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