Descripción general
En exploración y en aplicaciones de inteligencia artificial, la calidad y estandarización de los datos es el primer paso y el más crucial paso. Sin datos de entrada limpios y consistentes, incluso las herramientas más avanzadas pueden producir resultados engañosos.
La función de Aumento de Datos de VRIFY aborda este desafío mediante un flujo de trabajo estructurado que transforma datos geológicos, geoquímicos y geofísicos sin procesar en rejillas continuas y estandarizadas (rásteres) que alimentan a DORA. Al limpiar, mejorar y aumentar los conjuntos de datos de entrada, los Módulos de VRIFY revelan patrones críticos y generan nuevas capas de entrada para una mejor toma de decisiones.
El producto de Aumento de Datos de VRIFY se basa en un conjunto de más de 10 módulos especializados, cada uno diseñado para gestionar diferentes aspectos de la preparación de datos geológicos, geoquímicos y geofísicos. Cada módulo cumple un papel distinto, ya sea mejorando la información existente o generando nuevas capas de datos espaciales a partir de patrones conocidos.
Cada módulo está específicamente diseñado para un tipo de entrada y un objetivo analítico particular, lo que permite a los equipos geocientíficos transformar datos de exploración sin procesar en un portafolio estructurado de capas ráster listas para la toma de decisiones. Estos resultados sirven como datos de entrada fundamentales para los Mapas de Predicción de DORA y análisis de exploración posteriores.
La aumento de datos implica:
Validar, limpiar y estandarizar conjuntos de datos inconsistentes para asegurar la alineación entre patrones geológicos y geofísicos.
Estructurar la información de manera que permita un aprendizaje, comparación y modelado efectivos entre conjuntos de datos de exploración (cambio de soporte).
Mejorar las características existentes mediante suavizado, interpolación u otras técnicas de refinamiento.
Aumentar los conjuntos de datos generando nuevas capas a partir de patrones espaciales o geocientíficos conocidos.
Objetivos del procesamiento de características
Los principales objetivos del Aumento de Datos (Data Augmentation) son estandarizar los datos en bruto mediante el proceso de Cambio de Soporte (Change of Support) y obtener nueva información a partir de conjuntos de datos existentes.
Al alinear distintos tipos de datos geológicos, geoquímicos y geofísicos en un formato de cuadrícula común (raster), el Aumento de Datos crea entradas estructuradas y de alta calidad para DORA. Además, genera nuevas capas de entrada que amplían el valor de los datos originales, revelando patrones y relaciones cruciales para el análisis de exploración.
Cambio de apoyo (change of support)
El Cambio de soporte es el proceso de ajustar conjuntos de datos a una escala o resolución espacial común. En geoestadística, el soporte se refiere al área física o volumen sobre el cual cada valor de datos es promediado o medido. Dado que los diferentes conjuntos de datos se recopilan a distintas escalas, estandarizar su soporte es esencial para la comparaciones y análisis significativos.
Estas diferencias de escala existen en parte porque cada disciplina geocientífica (geoquímica, geología y geofísica) ha desarrollado sus propios métodos, herramientas y convenciones espaciales para capturar información. El Cambio de soporte aborda un desafío común en el sector, donde los datos de diferentes especialidades rara vez se alinean de manera que permitan una comparación directa.
El cambio de soporte se logra mediante la rasterización de los datos, lo que significa convertirlos a un formato de cuadrícula donde cada celda representa una unidad espacial definida. Una vez alineados a una cuadrícula común (ráster), los conjuntos de datos con soportes originalmente diferenciados pueden combinarse, integrarse y utilizarse de manera confiable en análisis geoespaciales.
Por ejemplo, una muestra geoquímica del suelo suele reflejar típicamente una medición muy local en soporte puntual; un levantamiento geofísico aéreo proporciona valores promediados en áreas más extensas en soporte de bloques o celdas; y una imagen satelital ofrece observaciones regularmente espaciadas en una cuadrícula cuya resolución puede diferir de la de otras entradas. Todos estos formatos deben transformarse a un formato común de cuadrícula (ráster) para poder procesarlos, compararlos e interpretarlos de forma significativa dentro del sistema DORA.
Derivar nueva información
Una vez que los datos se han estandarizado mediante el proceso de Cambio de Soporte(Change of Support), pueden utilizarse con los Módulos de IA propietarios de VRIFY para su mejora y aumento. Estos módulos emplean machine learning para generar nuevos conocimientos a partir de conjuntos de datos existentes.
Cada módulo está específicamente optimizado para diferentes tipos de datos y objetivos de exploración, alienado el procesamiento con la estructura y características de los datos de entrada. En conjunto, permiten lograr dos resultados clave: mejorar la claridad e interpretabilidad de los conjuntos de datos conocidos (mejora de datos o data enhancement) y generar nueva información modelada (aumento de datos o data augmentation) para ampliar y enriquecer los esfuerzos de exploración.
Mejora de datos (data enhancement): Se centra en aclarar y refinar la información existente para mejorar su utilidad, coherencia e interpretabilidad en distintos conjuntos de datos. En lugar de crear nuevas variables o predicciones, este proceso maximiza el valor de los datos brutos al mejorar su calidad y coherencia.
Predicción de datos (data prediction): Implica generar nuevas capas de datos mediante modelos predictivos basados en datos de entrada conocidos. Este enfoque amplía el conjunto de datos identificando patrones y extrapolarlos en el espacio, creando información valiosa en áreas previamente no medidas.
El resultado es un conjunto de datos más completo y utilizable, con capas recién generadas que se extienden mucho más allá de las entradas originales. Esto brinda a los equipos de exploración una base de análisis más rica y de mayor calidad que la que tenían inicialmente.
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