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En este trabajo se llevó a cabo un relevamiento del diaclasamiento que afecta a la Sierra de Lihué Calel con la consiguiente descripción, parametrización y clasificación de los diferentes sistemas de diaclasas en el campo, con el objetivo de determinar el origen de esta estructuración. Además, se evaluó los alcances y limitaciones de las técnicas de inteligencia artificial basadas en algoritmos de Machine Learning y Deep Learning para la detección de diaclasas en el procesamiento de imágenes satelitales y fotografías de afloramientos. Mediante este método se generaron mapas de diaclasas y análisis estadísticos de la longitud, distribución y orientación de las mismas de manera automatizada.La aplicación de técnicas de inteligencia artificial se comparó con los métodos tradicionales de análisis, y se determinó la precisión y velocidad de esta innovadora metodología, aunque el análisis cronológico y la persistencia de diaclasas se encuentra limitado. En base a los resultados obtenidos, se introdujeron modificaciones en los algoritmos mejorando su versatilidad y se postularon las limitaciones de su aplicación.
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Abschluss in Geologie an der Nationalen Universität von La Pampa.
