21 AÑO 5 - Nº 210 / MAYO 2024 En el marco del Primer Congreso Internacional de Digitalización Minera y Tecnologías Industriales, desarrollado el 16 y 17 de mayo, el geólogo de Minsur, Anthony Hermitaño afirmó que el Machine Learning también puede usarse para optimizar la planificación minera. Explicó que de la experiencia de aplicación de esta tecnología en la unidad minera Pucamarca, se logró una alta precisión en la estimación de finos. “Las redes neuronales pueden adaptarse a una amplia gama de tipo de datos y condiciones geológicas”, indicó. En ese sentido, aseguró que el modelo de porcentaje de finos con Machine Learning presenta una buena correlación con los resultados reales de calicatas en el corto plazo y puede desarrollarse una metodología híbrida con geoestadística para planes a largo plazo. “Es así, que con el uso de esta herramienta de última generación, hemos obtenido un modelo de bloques amigable, menor tiempo de procesamiento de datos y estimación, y la reducción del muestreo por calicatas, disminución en el uso de excavadoras y horas hombre”, detalló. En sus palabras, el presidente del encuentro, Piero Saravia manifestó que en la actualidad existen diferentes herramientas tecnológicas para la digitalización y automatización de los procesos productivos. Con estimación efectiva de finos Machine Learning para optimizar la planificación minera Se realizó en el CD Lima - CIP.
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