Aplicación del enfoque de Sistemas Minerales e Inteligencia Artificial para la predictibilidad de mineralización por elementos críticos

• Autores: Marchena Campos, Alonso Arturo, Silva Quispe, Magno Francisco, Gómez Cahuaya, Elmer Hugo
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Instituto Geológico, Minero y Metalúrgico
• Repositorio: INGEMMET-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ingemmet.gob.pe:20.500.12544/5259
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12544/5259
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas minerales; Inteligencia Artificial; Minerales críticos; Prospección; Depósitos minerales; Metalogenia; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.01; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.06

El enfoque por Sistemas Minerales (en adelante, SM) es un enfoque prospectivo de naturaleza deductiva (va de lo general hacia lo particular), el cual centra sus esfuerzos en comprender los procesos críticos que potencialmente formaron depósitos minerales, más que en las firmas o trazas de mineralización per se, es decir, es un enfoque metalogenético. Estas trazas de la existencia de un depósito solo son evidentes cuando el depósito es aflorante y, dado que los depósitos minerales muestran, a nivel mundial, una tendencia a encontrarse a profundidades cada vez mayores, este cambio de enfoque se torna aún más necesario. Los SM son un enfoque relativamente reciente, y la literatura en español no es abundante. La integración de este enfoque con el uso de la inteligencia artificial (IA) permitirá procesar los grandes volúmenes de información obtenidas a partir de los datos y generar nuevas áreas favorables por minerales críticos.