La clasificación de la calidad del macizo rocoso es importante en la ingeniería de rocas y el diseño de minas. El problema de la clasificación del macizo rocoso se incrementa cuando se introducen descripciones cualitativas, falta de experiencia en el campo y subjetividad en los intentos de describir con precisión la calidad del macizo rocoso. Una evaluación precisa de la calidad de la roca se vuelve aún más desafiante para los mineros artesanales a pequeña escala ya que los equipos y el entrenamiento son muy limitados. Este estudio consiste en la recolección de datos en campo, incluida fotogrametría y mapeo geológico de las condiciones y discontinuidades de las rocas. Los algoritmos de machine learning son aplicados usando Matlab para predecir la clasificación del macizo rocoso, el reconocimiento de peligro de caída de rocas y medidas de mitigación. El estudio describe el flujo de trabajo durante el desarrollo de una nueva herramienta de clasificación de rocas que podría aplicarse para el control subterráneo en minas artesanales y a pequeña escala en Perú, con un enfoque en la reducción de riesgos geotécnicos y de mejorar la seguridad de la mina basada en la recopilación de datos in situ y machine learning.

Carolina Navia Vasquez es una ingeniera de Minas y Metalurgia egresada de la Universidad Nacional de Colombia. Actualmente se encuentra realizando sus estudios de   M.S. en Ingeniería de Minas en Colorado School Mines, Estados Unidos. Carolina está enfocada en desarrollar un sistema de clasificación del macizo rocoso con el fin prevenir la caída de rocas en minas artesanales en Latinoamérica. Ha adquirido experiencia profesional en diferentes áreas de minería subterránea en Perú, en una posición de analista de proyectos en ventilación, y en Colombia se desempeñó en el área de planeamiento mina. Carolina posee una amplia gama de conocimientos sobre los mejores conceptos y técnicas de minería, a fin de obtener una sinergia en lo ambiental, económico y social de la industria minera y hace parte de varios proyectos relacionados con el cambio de la percepción de la minería, el aprendizaje de nuevos estudiantes y la inclusión de la mujer en la industria minera.