Formación

Curso de Machine Learning aplicado a la sismicidad inducida en primera Escuela de Verano de Minería de la UDA

• La instancia formativa, dirigida a egresados y estudiantes avanzados de las carreras de geología e ingeniería en minas, con el fin de promover el desarrollo de Machine Learning en la industria minera.

El curso, organizado por el departamento de Ingeniería Civil en Minas aborda temas como generalidades en geomecánica, introducción al estudio de la sismicidad inducida, leyes y modelos aplicados en sismicidad, indicadores de sismicidad, estudio y análisis de un catálogo de sismicidad, definición y evolución histórica del Machine Learning, tipos de Machine Learning, proceso típico de un proyecto de Machine Learning, fundamentos de la regresión lineal, aplicaciones prácticas en datos sísmicos, principios de la regresión logística, evaluación de modelos y clusterización espacial.

Según sus organizadores, el curso busca desarrollar habilidades en Machine Learning para analizar datos geológicos y mineros, identificar patrones y predecir comportamientos, optimizando procesos en la minería, enfatizando la importancia del trabajo conjunto entre geólogos, ingenieros de minas y metalúrgicos.

Junto con destacar que el Machine Learning marca un hito en la optimización de procesos y toma de decisiones en estos campos, los docentes del curso señalan que el enfoque interdisciplinario del curso resulta el más adecuado por su utilidad para comprender, controlar y mitigar los riesgos sísmicos en la minería, además de abrir nuevas oportunidades profesionales..