Abstract
Mineral prospectivity maps help identify potential sources of raw materials. This work explores how computational algorithms and geological information can predict prospective areas, emphasizing the continuing role of field geology in producing the observations on which these methods depend.
Authors
Citation
Ana Gabriela Mantilla Dulcey, Paul Goyes-Peñafiel, Rosana Baez (2023). La revolución del aprendizaje automático en la exploración mineral: Predicción espacial de la probabilidad de zonas con ocurrencias minerales.
BibTeX
@misc{Dulcey2023revolucin,
title = {La revolución del aprendizaje automático en la exploración mineral: Predicción espacial de la probabilidad de zonas con ocurrencias minerales},
author = {Ana Gabriela Mantilla Dulcey and Paul Goyes-Peñafiel and Rosana Baez},
year = {2023},
doi = {10.13140/RG.2.2.13999.92329},
url = {https://www.researchgate.net/publication/373488000_La_revolucion_del_aprendizaje_automatico_en_la_exploracion_mineral_Prediccion_espacial_de_la_probabilidad_de_zonas_con_ocurrencias_minerales},
note = {Metadata last verified 2026-07-29}
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