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martes 16 de enero del 2024.-<\/strong> Dos de los siete proyectos Fondecyt Iniciaci\u00f3n 2024 adjudicados por la Facultad de Ciencias F\u00edsicas y Matem\u00e1ticas de la Universidad de Chile, ser\u00e1n desarrollados por el Departamento de Ingenier\u00eda de Minas de la Universidad de Chile, a trav\u00e9s de sus Prof. Nadia Mery y \u00a0Juan Luis Yarmuch.<\/p>\nEl concurso convocado por la Agencia Nacional de Investigaci\u00f3n y Desarrollo de Chile (ANID) busca fomentar, fortalecer y estimular el desarrollo de la investigaci\u00f3n cient\u00edfica y tecnol\u00f3gica de excelencia, apoyando con financiamiento e incentivando la realizaci\u00f3n de proyectos de investigaci\u00f3n y colaboraci\u00f3n con grupos de investigaci\u00f3n consolidados.<\/p>\n
El proyecto de la acad\u00e9mica Nadia Mery, denominado \u201cMachine learning and geostatistics for modeling complex mineral deposits\u201d<\/strong> se centra en mejorar el modelamiento de dep\u00f3sitos minerales complejos mediante la combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico (machine learning) y geoestad\u00edstica, aspecto crucial para la evaluaci\u00f3n de recursos minerales en proyectos mineros.<\/p>\nExplica sobre la investigaci\u00f3n que \u201cse identifican tres desaf\u00edos principales en el modelamiento de dichos dep\u00f3sitos: dep\u00f3sitos con geometr\u00edas estrechas, dep\u00f3sitos con geolog\u00edas complejas y variables interconectadas con relaciones complejas. En estos desaf\u00edos, se explora c\u00f3mo las t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico podr\u00edan mejorar la precisi\u00f3n de los recursos geol\u00f3gicos\u201d.<\/p>\n
A\u00f1ade que el proyecto tiene como objetivo principal explorar la aplicabilidad y rendimiento de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para modelar dep\u00f3sitos minerales complejos, ya sea como alternativa o complemento a las t\u00e9cnicas geoestad\u00edsticas. Esto incluye la aplicaci\u00f3n de herramientas autom\u00e1ticas para modelar dep\u00f3sitos con geometr\u00edas estrechas, evaluar variables categ\u00f3ricas y cuantificar la incertidumbre en dep\u00f3sitos con geolog\u00edas complejas, as\u00ed como modelar propiedades geol\u00f3gicas, geometal\u00fargicas y geot\u00e9cnicas interconectadas mediante relaciones multivariables complejas.<\/p>\n
Y se\u00f1ala que \u201cla importancia del proyecto radica en mejorar la evaluaci\u00f3n de dep\u00f3sitos minerales complejos mediante el uso de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, superando las limitaciones actuales en el modelamiento de estos dep\u00f3sitos. Esto es crucial dadas las dificultades presentes en la miner\u00eda actual, como la baja ley de minerales y complejidades geol\u00f3gicas. El uso de herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico se alinea con la visi\u00f3n de la Miner\u00eda 4.0, utilizando grandes conjuntos de datos para mejorar la comprensi\u00f3n de estos dep\u00f3sitos\u201d.<\/p>\n
\u201cEn el contexto econ\u00f3mico de Chile, donde la miner\u00eda es fundamental, el proyecto ayudar\u00e1 a reducir la incertidumbre en la toma de decisiones\u201d, precisa.<\/p>\n
En tanto, la investigaci\u00f3n que desarrollar\u00e1 el Prof. Juan Luis Yarmuch \u201cOptimising the design of time-dependent haulage networks for open pit mines\u201d <\/strong>busca modelar y resolver el problema de dise\u00f1o de rampas en miner\u00eda a cielo abierto como un sistema de redes de transportes dependientes del tiempo.<\/p>\nExplica que lo relevante de la investigaci\u00f3n es que busca cambiar el paradigma de c\u00f3mo se ha conceptualizado el dise\u00f1o de minas a cielo abierto, donde las rampas son asociadas y construidas en cada volumen de extracci\u00f3n (fases) independientemente, sin considerar su interacci\u00f3n espacio-temporal.<\/p>\n
\u201cEste proyecto se desarrollar\u00e1 tomando como base inicial investigaciones realizadas en mi doctorado, extendiendo los modelos y algoritmos para resolver el problema de la rampa de costo m\u00ednimo para una fase, a un problema de redes que conecten m\u00faltiples fases y que consideren su evoluci\u00f3n temporal\u201d, comenta.<\/p>\n
Y agrega que \u201cpara nosotros como Departamento de Ingenier\u00eda de Minas realizar este tipo de investigaciones es sumamente relevante, ya que nos posiciona a la vanguardia en el desarrollo de metodolog\u00edas y herramientas para resolver un problema de gran relevancia para la comunidad minera\u201d.<\/p>\n
\u201cEl dise\u00f1o de fases -y sus rampas- es una de las etapas que mayor valor crea\/destruye en la etapa de planificaci\u00f3n minera en minas a cielo abierto y por ende, existe un gran inter\u00e9s de la comunidad por obtener mejores m\u00e9todos y gu\u00edas que permitan optimizar dicha etapa. Adicionalmente, el proyecto se desarrollar\u00e1 con el apoyo de investigadores destacados en el campo de la optimizaci\u00f3n de redes de caminos, lo que ayudar\u00e1 a producir buenos resultados para este complejo e inexplorado problema, al igual que permitir\u00e1 estrechar lazos de investigaci\u00f3n con otras universidades de excelencia en Chile y Australia\u201d, concluye.<\/p>\n
Por su parte, el Director del Departamento de Ingenier\u00eda de Minas, Prof. Gonzalo Montes, destaca el liderazgo al obtener dos de los siete proyectos Fondecyt Iniciaci\u00f3n de Facultad: \u201cestamos felices con esta gran noticia que confirma, sin lugar a dudas, la calidad y excelencia de las y los docentes, as\u00ed como tambi\u00e9n nuestro posicionamiento como la unidad m\u00e1s importante relacionada con la industria minera en la Universidad de Chile\u201d.<\/p>\n
Ambos trabajos de investigaci\u00f3n tienen un plazo de ejecuci\u00f3n de tres a\u00f1os.<\/p>\n<\/div>\n
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