El artículo, titulado “Fuzzy Classification of Mineral Resources: Moving Toward Overlapping Categories to Account for Geological, Economic, Metallurgical, Environmental, and Operational Criteria”, presenta una metodología probabilística que introduce un enfoque más flexible y realista para comunicar la incertidumbre geológica en la clasificación de recursos minerales. La propuesta busca promover decisiones técnicas más informadas, alineadas con los principios del marco internacional CRIRSCO, mediante el uso de categorías superpuestas que reflejan múltiples fuentes de incertidumbre.

“Las implicancias prácticas de esta investigación son especialmente relevantes para los profesionales dedicados a la estimación y reporte de recursos. Este enfoque facilita la toma de decisiones más justificables en escenarios de incertidumbre”, explica la profesora Mery.

El estudio fue desarrollado en el contexto del Proyecto Semilla para Investigadoras, iniciativa del Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC) que apoya a académicas en el avance de sus líneas de investigación científica.

Junto a los profesores Mery y Emery, participaron en este trabajo los investigadores Mohammad Maleki, Alejandro Cáceres, Gabriel País y Andrés Molina.

“Estamos muy satisfechos con el impacto potencial que esta publicación puede tener en la mejora de las prácticas de clasificación de recursos en la industria minera. Esperamos que sea un punto de partida para futuras colaboraciones y desarrollos en este campo”, concluyó el profesor Emery.

El artículo es de libre acceso y puede leerse en ESTE ENLACE.

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Desde la casa de estudios comentaron que este reconocimiento subraya su compromiso no sólo con el dominio de sus áreas de conocimiento e investigación, sino también con su vocación y dedicación hacia la formación integral de sus estudiantes.

La Ceremonia Mejor Docente 2024 de la Universidad de Chile distinguió a 42 académicas y académicos, y busca rendir homenaje a aquellos(as) que se han destacado por su entrega incondicional y por significativa contribución al crecimiento académico y personal de sus estudiantes. La profesora Mery es un ejemplo claro de estos valores, que trascienden las fronteras del aula y marcan una diferencia significativa en el proceso, aseguraron.

En la ocasión, el DIMin expresó su más sincero reconocimiento a la profesora Nadia Mery por su excelencia pedagógica y su constante esfuerzo por mejorar la calidad educativa.

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La nueva integrante es ingeniera Civil de Minas (2015) y Magíster en Minería (2016) de la Universidad de Chile. Trabajó en la industria minera como Ingeniera de Producción en la División Radomiro Tomic, Codelco, durante un año y medio.

Desarrolló su tesis doctoral, denominada «Geostatistics and machine learning applied to recoverable resources assessment and uncertainty quantification», (Geoestadística y machine learning aplicados a la evaluación de recursos recuperables y cuantificación de incertidumbre), en  Polytechnique Montréal (Canadá), desde septiembre de 2017 hasta marzo de este año, cuando rindió su examen.

La académica explicó que su tesis doctoral “se enfocó en estudiar técnicas alternativas a las prácticas actuales para enfrentar los principales desafíos identificados en el contexto de la evaluación de recursos recuperables. Los enfoques propuestos involucran el uso de técnicas convencionales de geoestadística, junto a técnicas de machine learning. Esta investigación contribuye en el proceso de toma de decisiones a lo largo de la vida útil de una mina, dado que se logra una mejor caracterización de los recursos disponibles a través de predicciones precisas y una medida de su incertidumbre. Esta mejora ayuda a generar múltiples planes de mitigación durante el desarrollo de los proyectos mineros”.

Además, señaló que estuvo 4 años y 3 meses fuera del país, “como parte de mi proceso de estudios doctorales.
Comencé en septiembre de 2017 y defendí la tesis en marzo de 2022”.

junto con ello, Nadia Mery indicó que “al integrarme al DIMin, me gustaría continuar desarrollando mi investigación en la implementación y uso de técnicas de datos (como machine learning o deep learning) para cuantificar la incertidumbre de los recursos geológicos, en especial, la definición de las unidades geológicas de un yacimiento”.

En docencia, “actualmente dicto cursos de pregrado, postgrado y postítulo en el DIMin. Espero seguir aportando en esta área, particularmente, acercando las nuevas herramientas y técnicas disponibles para la evaluación de recursos geológicos a las y los estudiantes”, mencionó.

«Adicionalmente, me gustaría poder desarrollar algún programa de extensión para difundir la minería, y en específico la evaluación de yacimientos, a estudiantes y a la ciudadanía en general«, aseveró.

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