Objetivo de la validación
La validación es central en el desarrollo de la plataforma. Compara clasificaciones anteriores con evidencias independientes producidas después y comprueba si la priorización mejora la eficiencia de la investigación.
Un objetivo descartado posteriormente no representa necesariamente un fallo. La exploración mineral reduce incertidumbre de forma progresiva; rechazar pronto una hipótesis débil también preserva recursos para investigaciones más prometedoras.
Métodos previstos
- Backtesting sobre regiones, depósitos y ocurrencias conocidas.
- Benchmarking con metodologías y modelos de referencia.
- Holdout y blind testing con conjuntos de datos independientes.
- Análisis de cómo el sistema clasifica depósitos y ocurrencias conocidas.
- Validación de campo comparando resultados del modelo con evidencias obtenidas después.
Métricas de rendimiento
Cuando exista una base histórica suficiente, el rendimiento podrá seguirse mediante métricas técnicas y operativas.
- Precision, recall, tasa de falsos positivos y tasa de falsos negativos.
- Concentración de ocurrencias relevantes entre los objetivos de mayor score.
- Evolución del rendimiento entre versiones del modelo.
- Tiempo hasta un objetivo cualificado, coste por objetivo y coste por proyecto estructurado.
- Tasa de avance entre etapas del pipeline.
Ciclo de aprendizaje
Datos propios, resultados de campo, diligencias, proyectos evaluados, áreas descartadas e historial de decisiones forman una base verificable. Cada nuevo análisis debe ayudar a que los modelos sean más precisos, consistentes y eficientes.
GEOAI Validation Report debe evolucionar con la plataforma, registrando versiones, premisas, limitaciones, pruebas, errores y cambios relevantes en los modelos.
Evolución y propiedad intelectual
Parte de la información puede proceder de bases de acceso abierto, científicas, licenciadas o comerciales. El activo propietario crece en la forma en que esos datos se seleccionan, tratan, relacionan y enriquecen con resultados y decisiones de la propia BTR.
El sistema debe evolucionar desde una base apoyada en información externa hacia una infraestructura progresivamente enriquecida con datos propietarios, historial de decisiones y resultados de validación.