Descripción general
En este paso, definirá y visualizará sus objetivos finales de exploración utilizando el Puntaje de Prospectividad VRIFY (VPS) generado por su modelo predictivo. Ajustará los umbrales y la configuración de agrupamiento para reunir las zonas de alta prospectividad en objetivos distintos para luego evaluarlas utilizando sus conocimientos geológicos y el contexto del proyecto.
El paso de Identificación de Objetivos es donde DORA comienza a abrir la “caja negra”, mostrando cómo las predicciones de la IA se relacionan con los datos reales. Mediante gráficos de Importancia de Características (valores SHAP), DORA revela qué capas de entrada influyen en cada objetivo, lo que ayuda a los geocientíficos a evaluar las predicciones desde una perspectiva geológica.
Cómo comprender la identificación de objetivos
Este paso toma la salida continua de su modelo (puntajes de prospectividad) y la convierte en objetivos claramente definidos. Al ajustar los umbrales y los parámetros de agrupamiento, usted influye en qué zonas se identifican como objetivos y cómo se agrupan.
Aunque el método de agrupamiento puede parecerse al utilizado durante el entrenamiento del modelo, es importante destacar la diferencia: en este caso, el agrupamiento se basa en los puntajes de prospectividad de VRIFY, no en los puntos de aprendizaje originales. DORA filtra el área de interés (AOI, por sus siglas en inglés Area of Interest) según el umbral de VPS seleccionado y, a continuación, agrupa las áreas de alta prospectividad conectadas espacialmente en clústeres de objetivo.
Esto tiene en cuenta que diferentes regiones dentro de su AOI pueden estar influenciadas por diferentes factores geológicos (por ejemplo, la geofísica en un área, fallas en otra), y permite una delimitación de objetivos más significativa.
Por qué este paso es importante
Perspectiva geocientífica
La agrupación de objetivos permite agrupar las predicciones en zonas de exploración geológicamente significativas. Dado que diferentes áreas pueden estar influenciadas por distintos controles de mineralización, este paso permite aplicar el conocimiento del dominio y evaluar si los objetivos generados se alinean con patrones geológicos conocidos.
Perspectiva de la IA
Este paso transforma los resultados de su modelo en objetivos de exploración claros. Al ajustar los umbrales y la configuración de agrupamiento, usted controla cómo se agrupan los objetivos, filtrando el ruido y evitando que la salida se divida en demasiadas zonas pequeñas y desconectadas.
Instrucciones paso a paso
Paso 6: Cómo identificar objetivos
Tras completar el modelo predictivo, este paso mostrará los resultados del VPS y le permitirá generar objetivos de exploración a partir de la salida.
Revisar visualización del puntaje de prospectividad
El panel de visualización muestra un gradiente de color que representa el Puntaje de Prospectividad VRIFY (VPS):
Evaluar resultados
Utilice sus conocimientos geológicos para evaluar si las zonas de alta prospectividad coinciden con las características de mineralización conocidas o previstas en su proyecto. Los gráficos de resultados aparecen a la derecha de la pantalla para facilitar la interpretación.
Ajustar parámetros de identificación de objetivos
Estos parámetros influyen en cómo los puntajes de predicción se agrupan en objetivos de exploración discretos:
Umbral de VPS: Los umbrales más altos se enfocan en objetivos de alta certeza. Los umbrales más bajos ofrecen una visión más amplia, pero pueden incluir más ruido.
Tamaño mínimo del grupo: controla la separación espacial entre los puntos objetivo
Número mínimo de puntos en el grupo: Filtra los grupos muy pequeños.
Utilice la siguiente tabla como guía para la configuración de sus parámetros en función de su contexto geológico:
Para geología altamente variable: se recomienda usar un umbral de VPS más bajo, un tamaño mínimo de grupo más pequeño y un número mínimo de puntos en el grupo menor.
Para geología uniforme: se recomienda un umbral de VPS más alto, un tamaño mínimo de grupo más grande y un número mínimo de puntos en el grupo mayor.
Generar y revisar objetivos
Una vez configurados los parámetros, los objetivos aparecerán en el panel de visualización, cada uno codificado por color como un grupo distinto. Ajuste los parámetros anteriores según sea necesario para refinarlos:
Generar etiquetas de importancia de características
Haga clic en Generar Etiquetas de Importancia de Características para asignar una etiqueta a cada clúster objetivo. Esto facilitará la interpretación y el análisis posteriores.
Revisar y exportar resultados
Revise los gráficos de salida en el panel de Resultados:
Consejos y consideraciones
Umbral de VPS
Ajustar el control deslizante de VPS en la parte inferior de la pantalla no afectar a los clústeres de Importancia de Características (SHAP):
Sin embargo, al ajuste los umbrales se actualizarán en consecuencia las salidas de Importancia de Características (SHAP):
Iterar según sea necesario
Puedes ajustar los parámetros y regenerar varias veces los objetivos antes de finalizar tu Mapa de Predicción.
Comparar Experimentos
Si has completado dos experimentos que utilizan el mismo recurso, puedes compararlos en un único Mapa de Predicción. Obtenga más información en Cómo comparar experimentos.
Más información
Pasos anteriores:
Siguiente paso:
Interpretar los gráficos de resultados de DORA:
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