Sistema de optimización para la extracción y visualización de datos basado en Inteligencia Artificial en empresa del sector minero

• Autores: Velasquez Ortega, Gabriel Andre, Alvarado Castañeda, Carlos Alonso
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/684741
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/684741
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Extracción de datos; Visualización de datos; Procesamiento de lenguaje natural; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Este proyecto investiga y desarrolla un innovador sistema de optimización para la extracción y visualización de datos aplicando Inteligencia Artificial (IA) en el sector minero. Enfocándose en optimizar la eficiencia operativa y la toma de decisiones estratégicas, el estudio propone un enfoque integrado que combina técnicas avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y aprendizaje automático. El objetivo principal es transformar la toma de decisiones mediante datos en las empresas mineras, permitiendo así una mejor interpretación y uso de la información para optimizar procesos y decisiones. El sistema desarrollado se basa en una exhaustiva revisión de literatura y análisis de las necesidades actuales del sector minero, identificando las brechas y oportunidades en la gestión de datos. Se implementaron algoritmos de IA para automatizar y mejorar la extracción y procesamiento de datos, resultando en una herramienta capaz de analizar grandes volúmenes de información de manera eficiente y precisa. Los resultados obtenidos demuestran una notable mejora en la rapidez y precisión de la extracción de datos, así como en la calidad en la visualización de datos para una mejor toma de decisiones. Este proyecto no solo aporta a la eficiencia operativa en el sector minero, sino que también busca aportar a futuras investigaciones y desarrollos tecnológicos en la integración de la IA en otros campos industriales. La investigación concluye resaltando la importancia de adaptar y adoptar tecnologías emergentes en sectores tradicionales, como la minería, para mantener la competitividad y enfrentar los desafíos del mercado actual.