Evaluación de los criterios de selección de un método de explotación mediante la inteligencia artificial. Caso práctico yacimiento de hierro en Ventanillas, Yonán, Cajamarca, 2019

• Autores: Bardales Correa, Carlos David, Zamora Muñoz, Carlos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/23835
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/23835
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Minerales; Ingeniería de minas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05

En esta investigación de tipo cuantitativa, nivel correlacional y diseño no experimental transversal, se tuvo como objetivo evaluar los criterios que intervienen en la selección de un método de explotación minera con la aplicación de la Inteligencia Artificial, teniendo como caso de aplicación al Yacimiento de Hierro ubicado en la localidad de Ventanillas, distrito de Yonán. Se desarrollaron 7 algoritmos de Redes Neuronales Artificiales (RNA) en Matlab, considerando como datos de entrada a 21 subcriterios agrupados en 5 Criterios generales. Y como salidas posibles 9 métodos de explotación. Luego de un proceso de entrenamiento de las RNA, se procedió a realizar el testeo con datos obtenidos del Yacimiento en estudio. Se tuvo un desempeño probado entre el rango 80% y 95% y un error promedio entre el 6% y 16%, lo que nos permitió estimar con éxito la alternativa de método de explotación más adecuado. Los criterios con mayor eficiencia en los resultados del estudio son principalmente los geológicos y geomecánicos. Los criterios relacionados a los aspectos económicos ambientales y tecnológicos no han sido probados eficientemente ya que no se ha tenido disponibilidad de datos históricos que nos permitan fortalecer el proceso de aprendizajes de las redes neuronales artificiales aplicadas.