21/10/2020
La práctica actual de modelos de prospectividad espacial aún no es ampliamente aceptada en toda la industria de exploración minera global. La simple razón de esto es que, como se aplica en la actualidad y comúnmente, esta tecnología no es eficaz para ayudar al descubrimiento de minerales. Sin embargo, se sugiere que la razón principal de esto no está relacionada con las limitaciones en los algoritmos de mapeo de prospectividad , sino más bien con algunas cuestiones fundamentales en el uso típico de mapas y conjuntos de datos de entrada. Específicamente, es común que los datos de entrada no representen de manera uniforme y objetiva el espacio de búsqueda de interés, omitan algunos elementos geocientíficos relevantes para la focalización críticos (como estructuras importantes de control de mineralización) y tengan una fuerte dependencia, lo que resulta en sesgos . Aunque estos problemas limitan en gran medida la aplicación útil del modelado de prospectividad espacial como lo practica actualmente la mayoría, en principio no son barreras para el eventual despliegue exitoso de esta tecnología. Sin embargo, los enfoques futuros de la modelización de la prospectividad espacial deberán tener en cuenta los problemas aquí articulados.
Se sugiere que el método más efectivo puede ser un híbrido o una interpretación geológica humana subjetiva y un análisis objetivo, basado en máquinas, que capture los mejores aspectos de estos enfoques alternativos; es decir, amplificación de la inteligencia en lugar de inteligencia artificial, en el sentido de Brooks (1996). Esto requeriría la integración de los datos geocientíficos básicos disponibles en capas interpretativas geológicas que luego proporcionarían las entradas primarias para el análisis de modelos de prospectividad. Podría decirse que el impulso para producir modelos de prospectividad espacial genuinamente efectivos debería ser uno de los principios organizativos más críticos de la investigación futura relacionada con la exploración mineral y la recopilación de datos nuevos e innovadores.
Jon M.A. Hronsky (20190.
Link de descarga:
https://drive.google.com/file/d/1GOO0CrvyH7tjGbX_vcDFZnPIswHgu9Pb/view?usp=drivesdk
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