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Minería

Lima, Lima 5325 seguidores

Geología + Inteligencia Artificial

Sobre nosotros

Descubrimiento de targets económicos de exploración usando datos, mediante el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial

Sector
Minería
Tamaño de la empresa
De 2 a 10 empleados
Sede
Lima, Lima
Tipo
De financiación privada
Fundación
2021
Especialidades
data science, geology, inteligencia artificial, mining, machine learning y deep learning

Ubicaciones

Empleados en Geolog.IA

Actualizaciones

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  • 💡 **Innovación en la Recuperación de Oro con Machine Learning** 💡 Hoy quiero compartir un resumen sobre el uso de **inteligencia artificial** aplicada a la **recuperación de oro**. Este campo está revolucionando la industria minera, mejorando la precisión y eficiencia de los procesos. 🚀 📊 **Análisis de Componentes de Vecindad (NCA)** junto con redes neuronales (BPNN y RBFNN) han demostrado ser modelos robustos para predecir la recuperación de oro en lixiviación con cianuro. Además, se están explorando algoritmos de optimización como el **Salp Swarm Algorithm (SSA)** para mejorar la capacidad de adsorción de los minerales. 🌟 🔍 También se están empleando algoritmos como los **Mapas Autoorganizados (SOM)** para estimar datos faltantes y modelar procesos complejos en la recuperación de oro. Esto ayuda a abordar desafíos con conjuntos de datos incompletos y proporciona información clave para la toma de decisiones. Este tipo de avances son una gran oportunidad para **optimizar los procesos metalúrgicos** y maximizar la eficiencia de las operaciones mineras. ¡El futuro de la minería es ahora y está guiado por la inteligencia artificial! 🤖💡 #Innovación #RecuperaciónDeOro #InteligenciaArtificial #MachineLearning #Optimización

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  • 📢 Te invitamos a leer el artículo "Predicting gold accessibility from mineralogical characterization using machine learning algorithms" 📄 "En el campo en constante evolución del procesamiento de minerales, la accesibilidad juega un papel fundamental en los estudios de recuperación de oro 🏅, aunque sigue siendo un área poco explorada. A través del uso de modelos de machine learning 🤖, es posible predecir variables clave como la accesibilidad, que influye en la efectividad de la extracción de oro en soluciones de cianuro 💧. Este estudio analiza la aplicación de varios modelos de machine learning, como Random Forest 🌲, Máquinas de Vectores de Soporte y Procesos Gaussianos 📊, para predecir la accesibilidad. Los resultados destacan el mejor rendimiento de Random Forest, y el análisis SHAP identifica variables clave como Au_grade y As_grade que tienen un impacto significativo en las predicciones de recuperación 🔍." #MachineLearning #Mineralogía #RecuperaciónDeOro #Geometalurgia #InteligenciaArtificial #RandomForest #SHAP #MineríaSostenible #Innovación

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  • 🔬 Innovación en la recuperación de oro a través de la inteligencia artificial 🤖✨ La cianuración ha sido la técnica predominante en la recuperación de oro, pero en el camino hacia una minería más sostenible, la optimización de procesos con nuevas tecnologías es clave. Hoy en día, modelos predictivos como las redes neuronales están transformando la forma en que manejamos los reactivos y mejoramos la recuperación. 💡 ¿Sabías que las redes neuronales pueden ayudar a mejorar la eficiencia de procesos metalúrgicos? ¡Es el futuro de la minería! 🚀🔧 A continuación, te comparto algunos estudios que explican diversas aplicaciones de Machine Learning enfocadas en la recuperación de oro. #InteligenciaArtificial #Minería #RedesNeuronales #Innovación #Sostenibilidad #RecuperaciónDeOro #MineríaSostenible #IA #Tecnología

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  • ¡Estamos súper emocionados de presentar al 𝗜𝗡𝗚. 𝗔𝗟𝗗𝗢 𝗗𝗔𝗩𝗜𝗗 𝗖𝗔𝗥𝗟𝗢𝗦 𝗩𝗜𝗟𝗟𝗔𝗭𝗔𝗡𝗔 en el próximo webinar! En su participación, nos compartirá una increíble conferencia sobre 𝐏𝐑𝐄𝐃𝐈𝐂𝐂𝐈Ó𝐍 𝐃𝐄 𝐎𝐂𝐔𝐑𝐑𝐄𝐍𝐂𝐈𝐀𝐒 𝐃𝐄 𝐎𝐑𝐎 𝐄𝐍 𝐌𝐈𝐍𝐄𝐑Í𝐀 𝐒𝐔𝐁𝐓𝐄𝐑𝐑Á𝐍𝐄𝐀 𝐔𝐒𝐀𝐍𝐃𝐎 𝐀𝐋𝐆𝐎𝐑𝐈𝐓𝐌𝐎𝐒 𝐃𝐄 𝐌𝐀𝐂𝐇𝐈𝐍𝐄 𝐋𝐄𝐀𝐑𝐍𝐈𝐍𝐆 #𝗔𝗖𝗧𝗜𝗩𝗜𝗗𝗔𝗗 | #𝗠𝗔𝗖𝗛𝗜𝗡𝗘 𝗟𝗘𝗔𝗥𝗡𝗜𝗡𝗚 #SomosGeolog.IA

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