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Alvaro Francisco Egaña Viedma

Director Ejecutivo Lab. ALGES - Investigador Asociado

Universidad de Chile

Santiago, Chile

Líneas de Investigación


Geoestadística, Estadística Espacial, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Remote Sensing, Hyperspectral Image Analysis, Scientific Programming.

Educación

  •  Licenciado en Ciencias de la Computación, UNIVERSIDAD DE CHILE. Chile, 1999
  •  Ingeniero Cívil en Computación, UNIVERSIDAD DE CHILE. Chile, 2001
  •  Doctorado en Ciencias de la Computación (c), UNIVERSIDAD DE CHILE. Chile, 2003

Experiencia Académica

  •   Orador en la sesión de programación científica en el III Taller ALGES de Programación en Python Other

    UNIVERSIDAD DE CHILE

    Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas

    Santiago, Chile

    2012 - 2012

  •   Profesor Part Time

    INSTITUO PROFESIONAL INACAP

    Santiago, Chile

    2004 - 2004

  •   Profesor Part Time

    Universidad de las Américas

    Santiago, Chile

    2003 - 2004

  •   Profesor Auxiliar Other

    UNIVERSIDAD DE CHILE

    Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas

    Santiago, Chile

    1998 - 2000

Experiencia Profesional

  •   Director Ejecutivo Lab. ALGES - Investigador Asociado Full Time

    Universidad de Chile - Centro Avanzado de Tecnología para la Minería (AMTC) - Laboratorio ALGES

    Santiago, Chile

    2009 - A la fecha

  •   NOAO South Technical Leader Full Time

    US National Optical Astronomy Observatory (NOAO), Cerro Tololo Interamerican Observatory (CTIO)

    La Serena, Chile

    2005 - 2009

Difusión y Transferencia


Proyectos de I+D orientados a la transferencia tecnológica:

• UFo (en curso): Restitución geométrica de cuerpos geológicos. Proyecto en colaboración
con Yamana Gold para investigar y desarrollar algoritmos que permitan aplicar métodos de estimación y simulación geoestadística bajo geometrías complejas.
• HGM (en curso). El objetivo de este proyecto es investigar posibilidades de detección y caracterización de variables geometalu ?rgicas a partir de im ?agenes hiperespectrales.
• Dromedar (en curso). Software de caracterización mineralógica semisupervisada utilizando im ?agenes digitales de testigos de sondajes en espectro visible.
• Colaboración AMTC-CSRIO5 (en curso). Proyecto para el desarrollo de un laboratorio geometalu ?rgico virtual.
• Syscave: Manipulación y visualisación de datos, y an ?alisis estadístico para Block Caving. La participación en este proyecto estuvo acotada al desarrollo e implementación de algoritmos geométricos.
• CusCo: Modelamiento goestadístico conjunto para escenarios con sesgo muestral. Proyecto desarrollado en colaboración con Minera el Tesoro.
• BaBool: Caracterización de distribución de taman ?os de burbujas (para aplicaciones en celdas de flotación).



 

Article (8)

Ensemble Spatial Interpolation: A New Approach to Natural or Anthropogenic Variable Assessment
A Robust Stochastic Approach to Mineral Hyperspectral Analysis for Geometallurgy
Variogram-Based Descriptors for Comparison and Classification of Rock Texture Images
Analysis and Classification of Natural Rock Textures based on New Transform-based Features
Reconstruction of channelized geological facies based on RIPless compressed sensing
A Flexible Strategy for Distributed and Parallel Execution of a Monolithic Large-Scale Sequential Application
Using Two-Point Set Statistics to Estimate the Diameter Distribution in Boolean Models with Circular Grains
Using Two-Point Set Statistics to Estimate the Diameter Distribution in Boolean Models with Circular Grains

ConferencePaper (3)

Geometallurgical variables characterization using hyperspectral images and machine learning techniques
Channelized facies recovery based on weighted compressed sensing
Geometallurgical modeling methodology based on Data Science

Proyecto (14)

Gold prediction through Machine Learning & Geostatistics
Herramientas de Análisis de Variabilidad Espacial Mediante Machine Learning para Exploración Minera
Cuantificación de Incertidumbre Geológica para Mejorar la Toma de Decisiones en las Operaciones Mineras
Analítica Avanzada para el Sistema de Chancado Secundario y Terciario de División El Teniente
Desarrollo de Algoritmos de Exploración Brownfield para División El Teniente
Desarrollo de Algoritmos de Exploración Brownfield para División Gabriela Mistral
Diseño y desarrollo de software de Ayuda a las Etapas Temprana, Media y Avanzada del Proceso de Exploración Minera, Basado en Algoritmos de Machine Learning y Soportado por Múltiples Datos de Caracterización Geológica y Espectral
Modelamiento Quimiométrico Robusto Antes Cambios de Perfil Granulométrico y Luz Ambiente, en Base a Información Híper Espectral Tomada en Material Chancado
Modelamiento y Estudio de Contenido de Arcillas en Base a Datos Híper Espectrales
Sistema de deteccion y clasificacion mineralógica rápida, basado en analisis híper espectral.
Software de evaluación multivariable de recursos geológicos en geometrías complejas
Software de Evaluación Multivariable de Recursos Geológicos en Geometrías Complejas
Detección y caracterización de variables geometalúrgicas a partir de imágenes hiperespectrales
Interpolación Espacial en Presencia de Geometrías Complejas
19
Alvaro Egaña

Director Ejecutivo Lab. ALGES - Investigador Asociado

Departamento de Ingeniería de Minas

Universidad de Chile

Santiago, Chile

4
Xavier Emery

Full professor

Mining Engineering

UNIVERSIDAD DE CHILE

Santiago, Chile

1
Jorge Silva

Associate Professor

Departamento de Ingeniería Eléctrica

Universidad de Chile

Santiago, Chile

1
Gonzalo Díaz

Investigador

Departamento de Ingeniería de Minas

Universidad de Chile

Santiago, Chile

1
Willy Kracht

Associate Professor

Department of Mining Engineering

UNIVERSIDAD DE CHILE

Santiago, Chile

1
JULIAN ORTIZ

Associate Professor

Robert M. Buchan Department of Mining

Queen's University

Kingston, ON, Canada