DORA permite ejecutar múltiples experimentos en el mismo activo, variando las Input Features (características de entrada), los tipos de depósito o Learning Points (puntos de aprendizaje) para probar distintas hipótesis geológicas. Sin embargo, las decisiones de targeting requieren una única fuente de información fidedigna.

La herramienta Compare & Merge le permite evaluar esos experimentos en paralelo y combinar sus resultados en un único VPS Fusionado (Merged VPS). A partir de ese resultado, puedes generar y evaluar objetivos de exploración directamente.

Nota: DORA también incluye una función independiente llamada Compare Experiments, accesible desde la barra de herramientas central dentro de un experimento. Esta función permite superponer dos o más resultados de VPS en un único Mapa de Predicción, pero no proporciona estadísticas ni permite fusionar los resultados en un único VPS.

Para más información, consulte Comparar los resultados de VPS en un único Mapa de Predicción.

Antes de poder comparar y fusionar experimentos, todos los experimentos deben cumplir las siguientes condiciones:

La herramienta Compare & Merge se accede desde la página de índice de DORA.

Para agregar o quitar experimentos del panel de control, use el botón + Add o haga clic en la x junto a cualquier etiqueta de experimento en la parte superior del panel de control:

La pestaña Compare contiene cinco sub-pestañas. Cada una ofrece una vista diferente de cómo se relacionan los experimentos entre sí.

Esta sub-pestaña muestra el Mapa de Predicción de cada experimento seleccionado, uno al lado del otro. Use el control deslizante VPS Threshold debajo de cada mapa para filtrar la visualización.

Utilice esta vista para identificar diferencias espaciales entre experimentos; por ejemplo, si un cambio en las Input Features desplazó las áreas de alto VPS o produjo un patrón distinto dentro del Área de Interés (AOI).

Este gráfico lineal muestra la distribución de los valores VPS en todas las celdas de la cuadrícula para cada experimento. Cada experimento está representado por su propia línea.

Use esta vista para identificar dónde se concentra la mayoría de los valores VPS. Un pico marcado y estrecho indica que los valores se concentran en un rango reducido. Una curva más plana y amplia indica que los valores están más dispersos a lo largo del AOI. Comparar la forma de las líneas le ayuda a evaluar si un experimento produce una diferenciación más marcada entre áreas de alta y baja prospectividad que otro.

Una tabla resumen con las estadísticas clave para los valores VPS para cada experimento. Para una explicación completa de cada estadística, consulte Estadísticas resumidas abajo.

Esta pestaña muestra la matriz de Performance Breakdown (desglose del rendimiento) para cada experimento seleccionado, uno al lado de la otro.

Debajo de las métricas, la matriz de Performance Breakdown muestra los cuatro resultados posibles de predicción para cada experimento:

Idealmente, los Verdaderos Positivos (TP) y Verdaderos Negativos (TN) deberían ser altos, mientras que los Falsos Positivos (FP) y Falsos Negativos (FN) deberían ser lo más bajos posible.

Use esta pestaña para comparar la confiabilidad del modelo entre los experimentos antes de decidir cuáles fusionar. Un experimento con un puntaje F1 significativamente menor o una tasa de falsos positivos mayor puede aportar una señal menos confiable al VPS Fusionado.

Para una explicación completa de estas métricas y cómo interpretarlas, consulte Análisis de la precisión y el rendimiento de las predicciones..

Esta pestaña muestra un gráfico de barras y una tabla resumen con las estadísticas de puntuación VPS para cada experimento.

El gráfico de comparación de estadísticas presenta cada métrica como barras agrupadas, con un color por experimento, para que pueda comparar rápidamente cómo se distribuyen los valores de VPS en cada caso.

La tabla proporciona las siguientes estadísticas para cada experimento:

Esta pestaña muestra qué tan similares son entre sí cada par de experimentos, comparando sus valores de VPS celda por celda a lo largo de la cuadrícula compartida. Los valores están codificados por color y van de -1 a +1:

Cada experimento está perfectamente correlacionado consigo mismo, por lo que la diagonal siempre muestra 1,00. Los valores significativos son las celdas restantes, donde se muestra la correlación entre par de experimentos.

Una correlación más baja sugiere que los experimentos están respondiendo a insumos geológicos diferentes, y que al combinarlos podrían aportar una señal más informativa al VPS Fusionado. Una correlación muy alta sugiere que los experimentos son similares y que fusionarlos podría aportar valor limitado.

Esta pestaña muestra cómo las características de entrada contribuyeron a las predicciones de cada experimento, lo que le permite comparar la influencia de cada característica entre experimentos, lado a lado.

Use el control deslizante Top N Features para controlar cuántas de las características de entrada mejor clasificadas se muestran en los gráficos a continuación.

Un gráfico de barras horizontales que muestra el porcentaje de contribución SHAP para cada característica de entrada, con una barra por experimento. Esto le permite comparar directamente cuánto influyó cada característica en las predicciones de los experimentos seleccionados.

Una tabla codificada por colores que muestra los mismos porcentajes de contribución SHAP en formato de cuadrícula. Los colores más cálidos indican una mayor contribución. Un valor de 0,0 significa que esa característica no tuvo influencia en ese experimento, o que no se incluyó como característica de entrada.

En conjunto, estas dos visualizaciones le ayudan a identificar qué características de entrada están influyendo en sus resultados y si ese patrón es consistente entre experimentos, o si distintos experimentos están respondiendo a señales geológicas diferentes.

Para una explicación completa de estas métricas y cómo interpretarlas, consulte Importancia de las características.

La pestaña Merge es donde se configura y ejecuta la fusión de experimentos. Hay dos métodos disponibles:

El método recomendado, Bayesian Gaussian es un método estadístico que aprende de los Learning Points (Puntos de Aprendizaje) presentes en cada uno de los experimentos seleccionados.

Analiza los valores de VPS en ubicaciones conocidas como positivas y negativas, considerando todos los experimentos seleccionados. Con esa información determina cuánto peso debe aportar cada modelo en el VPS Fusionado final.

Los modelos que separan con mayor claridad las ubicaciones prospectivas de las no prospectivas tienen más influencia en el resultado fusionado.

Para fusionar utilizando el método Bayesian Gaussian:

Este método calcula un promedio ponderado de los valores VPS de cada experimento seleccionado, utilizando únicamente las celdas de la cuadrícula compartida. Cuando todas las ponderaciones son iguales, se obtiene un promedio simple real. Puede ajustar los controles deslizantes para dar mayor énfasis a un experimento que a otro.

Para fusionar utilizando el método de promedio simple (Simple Average):

Una vez completada la fusión, la pestaña Merge muestra los Training Results (resultados del entrenamiento).

Haga clic en See results en el banner para revisar la pestaña completa de Results(resultados).

La pestaña Results muestra su VPS Fusionado y le permite extraer objetivos de exploración.

En la parte superior de la página se presentan las siguientes estadísticas:

El Merged Spatial Map (mapa espacial fusionado) muestra su VPS Fusionado. Use el control deslizante VPS Threshold que se encuentra debajo para filtrar la visualización.

El gráfico de distribución de puntajes muestra la dispersión de los valores VPS Fusionado, con las distribuciones individuales de los experimentos de entrada superpuestas como líneas de referencia.

Use la sección Target Extraction para generar objetivos de exploración a partir del VPS Fusionado mediante agrupamiento espacial (spatial clustering).

Para una explicación completa de los Target Groups en DORA, consulte Crear Grupos Objetivo.

Después de hacer clic en Generate Target Groups, aparecen las siguientes estadísticas resumen:

Cada objetivo se representa como una burbuja en el gráfico de Risk / Reward Plot:

Los objetivos ubicados en la parte superior izquierda del gráfico presentan un alto prospectividad y una baja incertidumbre; estos son sus objetivos de exploración de máxima prioridad.

Haga clic en Map para ver los mismos objetivos superpuestos en el Merged VPS Prediction Map (Mapa de predicción de VPS Fusionado).

Haga clic en cualquier objetivo para resaltar su Mean VPS, la cantidad de celdas de la cuadrícula y la varianza en la tabla Target Statistics (estadísticas del objetivo).

Para guardar su VPS Fusionado en el asset (recurso):

Nota: Los resultados de Merged VPS guardados son visibles para todos los usuarios de la empresa que tengan acceso a VRIFY Predict.

Para exportar su VPS Fusionado para usarlo en GIS u otras herramientas:

Comuníquese con su contacto designado de DORA o envíe un correo electrónico a support@vrify.com para obtener más información.