02/12/2025
Tomografía sísmica y análisis de datos geológicos
Martín Maas
Resumen
La geología computacional es un área interdisciplinaria donde convergen computación, probabilidades, física, optimización, métodos numéricos y machine learning. Se estudian métodos para generar imágenes del interior de la Tierra a partir de datos sísmicos (tomografía sísmica), tanto en aplicaciones de ciencia básica (modelos globales para conocimiento geológico fundamental) como en la industria (petróleo y minerales). Se trabajará con datos reales o simulados, enfocándose en algoritmos de inversión y/o técnicas de análisis de datos no supervisados aplicados a atributos sísmicos.
Descripción de la propuesta
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Conocimientos deseables
Es deseable que los estudiantes hayan cursado optimización y tengan interés en el área de modelado continuo
Qué aprenderá el o la estudiante
El estudiante aprenderá sobre los problemas que aparecen en el procesamiento y análisis de datos geológicos, desde la adquisición de mediciones sísmicas hasta el análisis final para interpretar estructuras del interior de la Tierra. Adquirirá conocimientos sobre la formulación matemática de problemas inversos, técnicas de optimización numérica, métodos de análisis de datos de alta dimensión (como PCA y clustering), y su implementación computacional. El proyecto integra conceptos de física, optimización, estadística y machine learning aplicados a datos científicos reales