Muestreo Espacial Óptimo vía Teoría de la Información
Implementa el algoritmo AdSEMES para muestreo espacial óptimo en campos aleatorios binarios — específicamente reservorios geológicos canalizados. Código acompañante de artículos publicados en Mathematical Geosciences y Natural Resources Research.
Contexto de Negocio
En exploración mineral y geoestadística, cada sondaje o ubicación de sensor cuesta tiempo y dinero significativos. La pregunta de dónde ubicar la siguiente medición para maximizar información geológica es un problema de optimización combinatoria con C(H×W, K) configuraciones posibles — computacionalmente intratable para tamaños de campo del mundo real.
Valor Estratégico
Esta implementación del algoritmo AdSEMES provee muestreo espacial óptimo con una garantía de aproximación demostrable de (1-1/e) ≈ 63.2% vía submodularidad. Seis estrategias de muestreo se comparan sistemáticamente (aleatorio, estratificado, multiescala, oráculo, entropía adaptiva, grilla regular) con funciones de penalización espacial que previenen agrupamiento de mediciones. Tres métodos de reconstrucción (vecino más cercano, kriging indicador, distancia inversa ponderada por entropía) recuperan el campo completo desde observaciones dispersas. Código acompañante de artículos publicados en Mathematical Geosciences y Natural Resources Research. Desarrollado bajo Proyecto Fondecyt 1140840.
El Desafío
Dadas K mediciones en un campo binario H×W, minimizar incertidumbre posterior. La búsqueda combinatoria sobre C(H×W, K) candidatos es NP-hard, requiriendo aproximación eficiente con cotas de calidad demostrables.
Nuestro Enfoque
Selección secuencial greedy explotando submodularidad logra garantía de aproximación de 63.2%. Compara seis estrategias de muestreo (aleatorio, estratificado, multiescala, oráculo, entropía adaptiva, grilla regular) con funciones de penalización espacial. Tres métodos de reconstrucción: vecino más cercano, kriging indicador, distancia inversa ponderada por entropía.
Indicadores Clave de Rendimiento
| KPI | Línea Base | Resultado | Impacto |
|---|---|---|---|
| Estrategias de Muestreo | Grilla regular o aleatorio | 6 estrategias con optimización de entropía | Ubicación basada en teoría de información |
| Reconstrucción | Método único | 3 métodos comparados sistemáticamente | Mejor método por escenario |
Arquitectura
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Stack Tecnológico
Capturas de la Aplicación
Diagramas Técnicos
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owp information theory
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