IA aplicada a flotación de cobre
Caso: sobre-espumación, estabilidad y recuperación. Dos enfoques por unidad: guía aplicada y clase desarrollada.
Idea central: la planta suele perder estabilidad antes de perder recuperación. La ruta muestra cómo usar estadística, álgebra, Excel, Python y ML básico para detectar señales tempranas.
Mapas globales
Resumen ejecutivo de todo el caso aplicado.
Mapa global del cursoCompendio revisado del flujo completo de flotación.
Archivos de trabajo
Dataset y workbook usados como base común para Excel, Python y modelos básicos.
Las 29 unidades
Las unidades 1 a 15 cierran los fundamentos matemáticos aplicados. Desde la unidad 16 empieza el Curso 2: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, minería de datos y aplicaciones finales de Machine Learning en minería, con versiones de guía y clase.
¿La planta esta estable antes de perder recuperacion?
¿Que variables se mueven junto con la sobre-espumacion?
¿Que tan frecuente es el evento y donde aparece?
¿Como cambia el riesgo con nueva evidencia?
¿Como organizo los datos para analizarlos?
¿Que patron explica mejor la variabilidad?
¿Que tan lejos esta la condicion actual de lo normal?
¿Como combino variables para estimar una salida?
¿Que variable empuja mas la recuperacion?
¿Como acumulo efectos y leo cambios dinamicos en planta?
¿Como se comporta la recuperacion cuando cambian varias variables a la vez?
¿Que combinacion operativa mejora recuperacion sin disparar riesgo?
¿Como convierto estadistica basica en alertas de planta?
¿Como convierto sensores y laboratorio en matrices listas para modelar?
¿Como paso de predecir a recomendar escenarios operativos?
¿Como estimar recuperacion de cobre usando variables de planta?
¿Como anticipar si una condicion pertenece a zona normal o zona de riesgo?
¿Como detectar condiciones raras antes de que el problema sea evidente?
¿Como usar el pasado reciente para anticipar recuperacion o riesgo?
¿Como descubrir modos de operacion sin etiquetas?
¿Como resumir muchas variables sin perder la señal principal?
¿Como encontrar condiciones raras sin depender de etiquetas?
Como transformar datos crudos de planta en variables utiles para un modelo?
Como limpiar datos de planta sin borrar informacion importante?
Como pasar de tablas y modelos a hallazgos que planta pueda discutir?
Como convertir analisis y modelos en una recomendacion operativa simple?
Que problemas de flotacion puedo atacar cuando tengo una variable objetivo clara?
Que puedo descubrir cuando no tengo etiquetas confiables?
Como integrar limpieza, caracteristicas, modelos y decisiones en un flujo de trabajo?
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