[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-124201-es":3,"doc-seo-124201-110":30,"detail-sidebar-cat-0-es-110":90},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":4,"is_deleted":4,"is_public":20,"is_downloadable":20,"audit_status":20,"page_count":21,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},124201,3985741905716,"Rowan","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_994ba38a5ba835b3df7d355c54d3ed8d",41,"Investigación e Informes","Machine Learning - en el análisis visual de minerales del grupo de los espinelos","El documento aborda cómo la visualización de datos multidimensionales ha cobrado relevancia por el crecimiento del volumen y la complejidad de los datos en ciencia e ingeniería, y cómo las técnicas clásicas pueden no bastar para descubrir patrones y relaciones entre variables. Propone integrar técnicas de Machine Learning al análisis visual de minerales del grupo de los espinelos, considerados indicadores petrogenéticos. El objetivo es facilitar la identificación automatizada de patrones complejos, mejorar la extracción de conocimiento y apoyar procesos iterativos más ágiles y eficientes en mineralogía.","Machine Learning en el análisis visual de minerales del grupo de los espinelos  \nAntonella S. Antonini1, Luque Leandro1, Juan E. Tanzola2, Lucía Asiaín2, Gabriela Ferracutti2, Silvia M. Castro1, Ernesto A. Bjerg2, M. Luján Ganuza1,  \n(1) Laboratorio de I+D en Visualización y Computación Gráfica Dpto. de Ciencias e Ingeniería de la Computación, Universidad Nacional del Sur (DCIC-UNS)  \nInstituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (UNS-CONICET){antonella.antonini, leandro.luque, smc, [mlg}@cs.uns.edu.ar](mlg}@cs.uns.edu.ar)[ ](mlg}@cs.uns.edu.ar)(2) INGEOSUR (UNS-CONICET), Dpto. de Geología, Universidad Nacional del Sur {jetanzola, lasiain, [ebjerg}@ingeosur-conicet.gob.ar](ebjerg}@ingeosur-conicet.gob.ar); [gferrac@uns.edu.ar](gferrac@uns.edu.ar)  \nRESUMEN  \nEn las últimas décadas, el análisis visual de datos multidimensionales ha ganado una importancia significativa debido alcrecimiento exponencial en el volumen y la complejidad de los datos generados en diversas áreas, como la ciencia, la ingeniería, y la medicina. Este crecimiento ha planteadodesafíos en el análisis de estos conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos. Las técnicas de visualización, como matriz de scatterplots [1], coordenadas paralelas [2] y las caras de Chernoff [3], proporcionan herramientas poderosas para explorar datos multidimensionales. Asimismo, variosestudios recientes demostraron el potencial del aprendizaje automático en la solución de problemas de distintas disciplinas. Integrartécnicas de Machine Learning (ML) en elanálisis visual de datos multidimensionalespodría abrirnos nuevas puertas para laidentificación automatizada de patrones complejos, la extracción de conocimiento útily la realización de procesos iterativos más ágiles y eficientes.  \nEn este contexto, en el ámbito de la mineralogía, exploramos nuevas técnicas de visualización multidimensional e integramostécnicas de Machine Learning para el análisis visual de los minerales que integran el grupo de los espinelos; importantes indicadores petrogenéticos.  \nPalabras Clave: Visualización de Datos Multidimensionales; Machine Learning; Análisis Visual; Visualización de Datos Geológicos  \nCONTEXTO  \nEsta línea de trabajo se lleva a cabo en el Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación (DCIC-UNS) . Trabajamos enestrecha colaboración con investigadores dereconocidos institutos de investigaciónnacionales e internacionales, incluidos INGEOSUR-CONICET (Instituto Geológico del Sur) y el Departamento de Geología de la Universidad Nacional del Sur. Además, contamos con investigadores del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Visualización y Computación Gráfica (VyGLab) .  \n1. INTRODUCCIÓN  \nEn diversas áreas la exploración y el análisis de datos son pasos esenciales para comprender mejor los problemas y tomar decisiones fundamentadas. La visualizaciónde información desempeña un papel crucial en el análisis de datos al permitir una exploración rápida, interactiva e intuitiva mediante representaciones visuales. Sin embargo, a medida que los conjuntos de datos aumentan en volumen y complejidad, lastécnicas tradicionales de visualización pueden resultar insuficientes para revelar patrones  \nocultos o relaciones significativas entre variables.  \nTal es el caso de los expertos en Ciencias Geológicas, quienes se enfrentan a unimportante desafío al intentar caracterizar una región en términos de su ambientegeotectónico.  \nEn 2001, Barnes y Roeder compilaron una base de datos correspondiente a más de 26.000 análisis de espinelos de todo el mundo, que les permitió caracterizar cerca de 40 ambientes tectónicos posibles [4] . Para cada uno de estos ambientes tectónicos se extrajeron campos composicionalescaracterísticos y se construyeron gráficos con contornos para estimar el ambiente tectónico donde una muestra de espinelo podría haberse formado. Desde entonces, los geólogos utilizan estos gráficos especiales para lacategorización de sus muestras [5] . Sin embargo, estas técni","cbCaihrMiICHGgBB","https://ap.wps.com/l/cbCaihrMiICHGgBB","pdf",562806,1,4,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Contexto\n# 1. Introducción\n# 2. Líneas de investigación y desarrollo\n# 3. Resultados obtenidos y esperados","[{\"question\":\"¿Por qué es necesaria la integración de Machine Learning en el análisis visual de datos multidimensionales?\",\"answer\":\"Porque los conjuntos de datos crecen en volumen y complejidad y las técnicas tradicionales pueden no revelar con claridad patrones u otras relaciones significativas. 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