Universidad de Chile celebra 10 años de Laboratorio Alges y lanza software Andes
El programa realiza evaluación de recursos naturales mediante algoritmos de estimación y simulación geoestadística con tecnología de computación paralela de punta. Su desarrollo es el resultado de un proyecto financiado por Corfo.
En el Laboratorio Alges de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile se realizó la celebración de sus primeros diez años de funcionamiento como entidad especialista en geoestadística y supercómputo; y además se llevó a cabo el lanzamiento oficial de su software Andes, programa de geoestadística, capaz de trabajar grandes volúmenes de datos, disponible en varias plataformas.
El software permite realizar un modelado rápido de recursos, apoyado en una interfaz simple; utiliza tecnología de computación paralela de punta para ejecutar algoritmos de estimación y simulación geostadística de forma rápida para evaluar existencia y disponibilidad de recursos minerales, ocupando el más alto poder de cómputo disponible.
Se puede utilizar por medio de diferentes plataformas: Windows, Linux y próximamente en MacOS, a lo que se suma su capacidad de análisis multivariable, interfaz de usuario simple, capacidad para ejecutar algoritmos geoestadísticos paralelos y para manejar modelos grandes, sobre 10 millones de puntos.
Proceso de creación
El desarrollo de Andes integra los diez años de experiencia del laboratorio Alges en el ámbito de la geoestadística, tiempo en el que se desarrollaron distintas tecnologías y modelos aplicados a diferentes yacimientos, algunos de los cuales se empaquetaron como soluciones de software.
Su desarrollo es el resultado de un proyecto financiado por Corfo en la línea “Validación y empaquetamiento de innovaciones”. El licenciamiento del software se hará mediante la empresa Innovaxxión.
El director del Laboratorio Alges, Álvaro Egaña, profundizó sobre las capacidades de Andes, resaltando que “este software puede trabajar con modelos grandes, con grandes cantidades de datos e incorporar distintas variables. Por ejemplo, podemos incorporar variables ambientales”.
