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MACHINE LEARNING PARA RECURSOS NATURALES

En la actualidad, los avances en informática están revolucionando la manera en la que tratamos los datos y tomamos decisiones. El desarrollo de la inteligencia artificial, la cadena de bloques y las tecnologías informáticas cuánticas encabezan estos avances. Con más de 3,000 investigadores en 12 laboratorios, IBM Research ha sido pionera en el desarrollo de estas tecnologías a nivel mundial.

En ese contexto, ha desarrollado la mayor parte de su investigación sobre recursos naturales en su laboratorio de investigación en Brasil, el cual se enfoca en el desarrollo de nuevas técnicas de inteligencia artificial y analítica visual para aplicaciones en petróleo y gas, agricultura y minería.

Un avance reciente es el uso de técnicas de Machine Learning de última generación que toman en cuenta las características de los datos del subsuelo y el conocimiento experto, con el fin de ayudar a los geocientíficos en la búsqueda de recursos naturales. Concretamente, hemos desarrollado hace poco una metodología que utiliza el Machine Learning para identificar nuevos targets de exploración, con el propósito de realizar pruebas en zonas potenciales de mineralización aurífera utilizando datos de pozos de perforación que describiremos en el presente artículo.

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