Este cartel se inspiró en el creciente número de clientes mineros de JMP en América Latina.
Identificar minerales en el campo puede ser un desafío, ya que a menudo requiere conocimientos especializados y, aun así, es susceptible a errores. Los métodos tradicionales dependen en gran medida de la extracción manual de características y el examen microscópico, lo cual puede ser laborioso, lento y propenso a imprecisiones. Este póster presenta un enfoque innovador que utiliza el aprendizaje profundo en JMP Pro y el complemento Torch Deep Learning para clasificar minerales con mayor eficacia. El modelo predictivo desarrollado mediante este método podría implementarse en un entorno minero utilizando cámaras y otros equipos para clasificar rápidamente los minerales in situ.
Importamos carpetas con imágenes de minerales a JMP y aplicamos el complemento Torch Deep Learning para crear un modelo predictivo. Este enfoque elimina la necesidad de extracción y codificación manual de características, ofreciendo una solución más ágil y eficiente para la clasificación de minerales. Nuestro método simplifica el proceso de identificación y mejora la precisión, haciéndolo accesible a un público más amplio sin necesidad de conocimientos especializados.
El póster examina los desafíos de los métodos tradicionales de identificación de minerales, destacando sus desventajas. A continuación, detalla los pasos para importar y preprocesar el conjunto de datos, seguido del ajuste del modelo de aprendizaje profundo. Finalmente, presentamos un análisis de los resultados, mostrando la eficacia del modelo y sus posibles beneficios para el sector minero.
