Investigación de operacionesOperations research
Programación matemática, método simplex, metaheurísticas y matheurísticas.Mathematical programming, the simplex method, metaheuristics, and matheuristics.
Investigación · Antofagasta, ChileResearch · Antofagasta, Chile
Optimización híbrida para los sistemas mineros.Hybrid optimization for mining systems.
Integramos investigación de operaciones, computación y métodos clásico-cuánticos para abordar decisiones complejas en minería.We bring together operations research, computing, and classical–quantum methods to address complex decisions in mining.
Planificación minera a largo plazoLong-term mine planning
Integración mina–plantaMine–plant integration
Computación para las decisiones minerasComputing for mining decisions
Departamento de Ingeniería de Sistemas y ComputaciónDepartment of Systems and Computing EngineeringMétodos clásicos + Computación cuánticaClassical methods + Quantum computing
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Quiénes somosAbout us
Somos el Grupo de Optimización Híbrida de Sistemas Mineros de la Universidad Católica del Norte. Investigamos cómo combinar métodos clásicos y cuánticos para modelar, analizar y resolver problemas de optimización en minería.We are the Hybrid Optimization of Mining Systems Group at Universidad Católica del Norte. We investigate how classical and quantum methods can be combined to model, analyze, and solve optimization problems in mining.
Desde el Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación, conectamos la investigación de operaciones con el desarrollo de algoritmos y su implementación computacional.Based in the Department of Systems and Computing Engineering, we connect operations research with algorithm development and computational implementation.
Buscamos colaborar con investigadores y empresas para transformar desafíos de los sistemas mineros en preguntas de investigación y soluciones evaluables.We seek collaboration with researchers and companies to turn mining systems challenges into research questions and solutions that can be evaluated.
Computación y algoritmosComputing and algorithms
Diseño e implementación en C++ para estudiar problemas de optimización y evaluar métodos de solución.Algorithm design and C++ implementation to study optimization problems and evaluate solution methods.
Integración clásico-cuánticaClassical–quantum integration
Exploración de métodos híbridos y de su aplicación a decisiones en sistemas mineros.Exploration of hybrid methods and their application to decisions in mining systems.
Planificación estocástica a largo plazoLong-term stochastic planning
Modelos y algoritmos para planificar la extracción considerando la incertidumbre geológica y su impacto en las decisiones de largo plazo.Models and algorithms for extraction planning that account for geological uncertainty and its impact on long-term decisions.
Integración mina-plantaMine–plant integration
Coordinación de la planificación minera con las capacidades y modos de operación de las plantas de procesamiento.Coordination of mine planning with processing plant capacities and operating modes.
Nuestro equipoOur team
UCN
Dr. Aldo Quelopana
Académico · Contacto del grupoAcademic · Group contact
- Ph.D. in Mining Engineering - McGill University, Canada
- Master in Engineering Project Management - The University of Melbourne, Australia
- Magister en Ingeniería Informática - Universidad Católica del NorteMaster’s in Informatics Engineering - Universidad Católica del Norte
- Ingeniero Civil en Computación e Informática - Universidad Católica del NorteCivil Engineer in Computing and Informatics - Universidad Católica del Norte
Estudiantes de doctoradoDoctoral students
Bryan Diaz
Doctorado en Ingeniería en MinasPhD in Mining Engineering
Bairon Rojas
Doctorado en Ingeniería IndustrialPhD in Industrial Engineering
Benjamín Rivera
Doctorado en Ingeniería IndustrialPhD in Industrial Engineering
Estudiantes de magísterMaster’s students
Edgardo Ortiz
Magíster en Ingeniería InformáticaMaster’s in Informatics Engineering
Ever Navarro
Magíster en Ingeniería InformáticaMaster’s in Informatics Engineering
Tesistas de pregradoUndergraduate thesis students
Claudia Lovera
Ingeniería en Computación e InformáticaComputing and Informatics Engineering
Sergio Parada
Ingeniería Civil en Computación e InformáticaComputing and Informatics Engineering (Ingeniería Civil)
Ayudantes de investigación y prácticasResearch assistants and interns
Meylin Leonario
Ayudante de investigación
Ingeniería Civil en Computación e InformáticaResearch assistant
Computing and Informatics Engineering (Ingeniería Civil)
Vicente Figueroa
Ayudante de investigación
Ingeniería Civil en Computación e InformáticaResearch assistant
Computing and Informatics Engineering (Ingeniería Civil)
Ignacio Vielma
Alumno en práctica
Ingeniería Civil en Computación e InformáticaIntern
Computing and Informatics Engineering (Ingeniería Civil)
ColaboradoresCollaborators
Dr. Enrique Jelvez
Pontificia Universidad Católica de Chile
Dr. Gonzalo Nelis
Universidad Técnica Federico Santa María
Dr. Mohammad Maleki
Universidad Técnica Federico Santa María
Dr. Pablo Miranda
Universidad Católica del Norte
Dr. Francisco Albarrán
Universidad de Santiago de Chile
Dra. Nancy BarrazaDr. Nancy Barraza
Universidad Diego Portales
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PublicacionesPublications
Artículos de revista y contribuciones a congresos.Journal articles and conference contributions.
Artículos de revistaJournal articles
2026
Capturing the Value of Lithological Domain Uncertainty in Geometallurgical Mine–Plant Planning
Minerals, 16(9), 950 · 2026
Optimización cuántica para planificación minera con capacidad flexible: Implementación de QAOA con variables de holgura
Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, 34 · 2026
2025
Discrete rate simulation for geostatistically informed economical evaluation of narrow vein Au-Ag ore processing
CIM Journal, 16(3) · 2025
Optimization in Mineral Processing: A Novel Matheuristic for a Variant of the Knapsack Problem
Minerals, 15(4), 427 · 2025
Automated open-stope design optimization through machine learning methods
International Journal of Mining, Reclamation and Environment, 39(4), 273–292 · 2025
Edición final: 2025 · Publicación en línea: diciembre de 2024.Final issue: 2025 · First published online: December 2024.
2024
Incorporating Operational Modes into long-Term Open-Pit Mine Planning Under Geological Uncertainty: An Optimization Combining Variable Neighborhood Descent with Linear Programming
Mining, Metallurgy & Exploration, 41, 2769–2782 · 2024
2023
Technology Upgrade Assessment for Open-Pit Mines through Mine Plan Optimization and Discrete Event Simulation
Minerals, 13(5), 642 · 2023
Geometallurgical Detailing of Plant Operation within Open-Pit Strategic Mine Planning
Processes, 11(2), 381 · 2023
2022
Data-Driven Dynamic Simulations of Gold Extraction Which Incorporate Head Grade Distribution Statistics
Metals, 12(8), 1372 · 2022
2021
Integration of strategic open-pit mine planning into hierarchical artificial intelligence
Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy, 121(12), 643–652 · 2021
CongresosConference papers
2025
Quantum Optimization Using QAOA for Constrained Binary Problems: A Mine Planning Case Study
International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC 2025), 1–4 · 2025
Advancing Long-Term Open-Pit Mine Planning with Quantum Computing: Concepts, Reformulations, and Implementation
Application of Computers & Operations Research in the Minerals Industry (APCOM 2025), AusIMM · 2025
DOI no localizadoDOI not foundAcceder a la publicaciónAccess publication ↗Resumen (PDF)Abstract (PDF) ↗
2023
Incorporating Operational Modes into Open-Pit Stochastic Mine Planning: An Optimization Using VND and LP
APCOM 2023 Proceedings: Intelligent Mining: Innovation, Vision, and Value, 734–752 · 2023
DOI no localizadoDOI not foundAcceder a la publicaciónAccess publication ↗
Detailing of Mineral Processing Operations Within Strategic Mine Planning Algorithm: A Quantitative Cornerstone for Enabling Process Innovation
Proceedings of the 61st Conference of Metallurgists, COM 2022, 637–644 · 2023
Congreso: 2022 · Publicación editorial: enero de 2023.Conference: 2022 · Publisher publication date: January 2023.
Referencias recopiladas desde Google Scholar y contrastadas con fuentes editoriales y académicas. Los enlaces conducen al texto disponible o a su página editorial; algunos requieren acceso institucional.References compiled from Google Scholar and cross-checked with publisher and academic sources. Links lead to the available text or publisher page; some require institutional access.
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Tesis en direcciónThesis supervision
Investigación y formación en optimización de sistemas mineros.Research and training in the optimization of mining systems.
En cursoOngoing
A Machine-Learning Surrogate Model of the Second-Stage Value Function for Stochastic Integrated Mine Planning
Ever Navarro
Magíster en Ingeniería InformáticaMaster’s in Informatics Engineering
Profesor guía: Dr. Aldo Quelopana
Término estimado: 2027Supervisor: Dr. Aldo Quelopana
Expected completion: 2027
Esta tesis busca acelerar la planificación minera integrada a largo plazo bajo incertidumbre geológica. Propone entrenar un modelo de aprendizaje automático para aproximar la función de valor de la segunda etapa: el valor óptimo que se obtiene al asignar el mineral a los modos de operación de la planta, dadas las decisiones de extracción y un escenario geológico.This thesis aims to accelerate long-term integrated mine planning under geological uncertainty. It proposes training a machine-learning surrogate to approximate the second-stage value function: the optimal value obtained by allocating ore to plant operating modes, given extraction decisions and a geological scenario.
El modelo se integrará al algoritmo de optimización para reducir la resolución repetida de problemas de programación lineal, manteniendo mecanismos de verificación y reparación de factibilidad. Su desempeño se evaluará en escenarios geológicos no utilizados durante la optimización, comparando el tiempo de cálculo, el valor actual neto esperado y el cumplimiento de las restricciones operacionales.The surrogate will be integrated into the optimization algorithm to reduce repeated linear programming solves while retaining feasibility verification and repair mechanisms. Performance will be evaluated on geological scenarios not used during optimization, comparing computational time, expected net present value, and compliance with operational constraints.
A Hybrid Reinforcement Learning and Exact Optimization Approach for Robust Ultimate Pit Limit Design Under Geological Uncertainty
Edgardo Ortiz
Magíster en Ingeniería InformáticaMaster’s in Informatics Engineering
Profesor guía: Dr. Aldo Quelopana
Co-guía: Dr. Enrique Jelvez · Pontificia Universidad Católica de Chile
Término estimado: 2027Supervisor: Dr. Aldo Quelopana
Co-supervisor: Dr. Enrique Jelvez · Pontificia Universidad Católica de Chile
Expected completion: 2027
Esta tesis propone combinar aprendizaje por refuerzo y optimización exacta para diseñar el límite final de una mina a cielo abierto considerando la incertidumbre geológica. El componente de aprendizaje ajustará las valoraciones económicas de los bloques a partir de distintos escenarios; un algoritmo exacto determinará después qué bloques integran el rajo, respetando las restricciones de precedencia asociadas a sus taludes.This thesis proposes combining reinforcement learning and exact optimization to design the ultimate pit limit of an open-pit mine under geological uncertainty. The learning component will adjust block economic values using information from different scenarios; an exact algorithm will then determine which blocks belong to the pit while satisfying slope-related precedence constraints.
El enfoque busca equilibrar el valor económico esperado y la exposición a escenarios desfavorables. Se evaluará con escenarios no utilizados durante el entrenamiento, comparando el desempeño económico, el riesgo, la estabilidad de la geometría del rajo y el tiempo de cálculo frente a métodos de referencia.The approach aims to balance expected economic value and exposure to adverse scenarios. It will be evaluated on scenarios not used during training, comparing economic performance, downside risk, pit geometry stability, and computational time against baseline methods.
Evaluación del efecto de la capacidad de acopio sobre el valor económico de planes mineros de largo plazo en minas a cielo abiertoEvaluating the Effect of Stockpile Capacity on the Economic Value of Long-Term Open-Pit Mine Plans
Claudia Lovera Ayavire
Pregrado · Ingeniería en Computación e InformáticaUndergraduate thesis · Computing and Informatics Engineering
Profesor guía: Dr. Aldo Quelopana
Co-guía: Dr. Gonzalo Nelis · Universidad Técnica Federico Santa María
Entrega prevista del informe: diciembre de 2026Supervisor: Dr. Aldo Quelopana
Co-supervisor: Dr. Gonzalo Nelis · Universidad Técnica Federico Santa María
Expected report submission: December 2026
Esta tesis propone evaluar cómo la capacidad de almacenamiento temporal del mineral influye en el valor económico de los planes mineros de largo plazo. Para ello, extenderá un modelo de optimización integrada mina–planta incorporando un acopio de capacidad finita, inventario entre períodos y una regla de consumo según el orden de llegada del material (FIFO).This thesis proposes evaluating how temporary ore storage capacity affects the economic value of long-term mine plans. It will extend an integrated mine–plant optimization model by incorporating a finite-capacity stockpile, inventory carried between periods, and a first-in, first-out (FIFO) material consumption rule.
El trabajo agrupará bloques en unidades de extracción y analizará distintas capacidades de acopio bajo incertidumbre geológica. Los planes se evaluarán en escenarios no utilizados para su generación, comparando el valor actual neto esperado, su variabilidad y el cumplimiento de las restricciones, sin presuponer que una mayor capacidad produzca una mejora determinada.The work will group blocks into mining units and assess different stockpile capacities under geological uncertainty. Plans will be evaluated on scenarios not used to generate them, comparing expected net present value, its variability, and constraint satisfaction without presupposing a particular benefit from greater storage capacity.
Desarrollo de capa de optimización de capacidad de extracción y tasas de procesamiento para la planificación minera a largo plazo bajo incertidumbre geológicaDevelopment of an Optimization Layer for Mining Capacity and Processing Rates in Long-Term Mine Planning Under Geological Uncertainty
Sergio Leonardo Parada Espillico
Pregrado · Ingeniería Civil en Computación e InformáticaUndergraduate thesis · Computing and Informatics Engineering (Ingeniería Civil)
Profesor guía: Dr. Aldo Quelopana
Co-guía: Bryan Diaz
Entrega prevista del informe: diciembre de 2026Supervisor: Dr. Aldo Quelopana
Co-supervisor: Bryan Diaz
Expected report submission: December 2026
Esta tesis propone desarrollar una capa de optimización que seleccione la capacidad de extracción de la mina y las tasas de procesamiento de los modos operacionales de la planta. Utilizará un modelo existente de planificación minera bajo incertidumbre geológica, sin modificarlo, para evaluar configuraciones y buscar un equilibrio entre el valor actual neto esperado y la inversión asociada a cada alternativa.This thesis proposes developing an optimization layer to select mining capacity and processing rates for the plant’s operational modes. It will use an existing mine planning framework under geological uncertainty, without modifying it, to evaluate configurations and seek a balance between expected net present value and the investment associated with each alternative.
Como cada evaluación requiere ejecutar el modelo completo, el trabajo estudiará métodos de búsqueda con un presupuesto limitado de evaluaciones. La propuesta se comparará con una configuración definida por un experto y con una búsqueda aleatoria, analizando el valor económico obtenido, el costo computacional y la sensibilidad de los resultados.Because each evaluation requires running the full framework, the work will study search methods under a limited evaluation budget. The approach will be compared against an expert-defined configuration and random search, assessing economic value, computational cost, and sensitivity of the results.
TerminadasCompleted
Evaluación preliminar de los algoritmos cuánticos variacionales QAOA y VQE en la planificación minera estratégica bajo restricciones de capacidad y precedenciaPreliminary Evaluation of the Variational Quantum Algorithms QAOA and VQE in Strategic Mine Planning Under Capacity and Precedence Constraints
Bairon Rojas Castro
Pregrado · Ingeniería en Computación e InformáticaUndergraduate thesis · Computing and Informatics Engineering
Universidad Católica del Norte
Año: 2025
Profesor guía: Dr. Aldo QuelopanaYear: 2025
Supervisor: Dr. Aldo Quelopana
Esta tesis evaluó los algoritmos cuánticos variacionales QAOA y VQE para la planificación minera a largo plazo, considerando restricciones de capacidad, precedencia y extracción única de bloques. El problema se reformuló como un modelo de optimización binaria cuadrática (QUBO) y se estudió en un caso reducido de cinco bloques, comparando los resultados con una solución óptima obtenida mediante Gurobi.This thesis evaluated the variational quantum algorithms QAOA and VQE for long-term mine planning with capacity, precedence, and single-extraction constraints. The problem was reformulated as a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) model and studied on a small five-block instance, comparing results against an optimal solution obtained using Gurobi.
En simulación, QAOA alcanzó soluciones óptimas con circuitos poco profundos, mientras que el desempeño de VQE dependió del diseño de sus circuitos. La ejecución de QAOA en un computador cuántico de IBM permitió observar cómo el ruido deteriora la calidad de las soluciones y el cumplimiento de las restricciones al aumentar la profundidad. El trabajo aporta una base experimental para estudiar aplicaciones de mayor escala.In simulation, QAOA reached optimal solutions with shallow circuits, while VQE performance depended on circuit design. Running QAOA on an IBM quantum computer showed how noise degrades solution quality and constraint satisfaction as circuit depth increases. The work provides an experimental foundation for investigating larger-scale applications.
¿Te interesa desarrollar una tesis con el grupo? Escríbenos indicando tu programa de estudios y tus intereses de investigación.Interested in developing a thesis with the group? Tell us about your degree program and research interests.
Consultar sobre tesis ↗Thesis inquiries ↗04 /Ubicación y contactoLocation and contact
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the next challenge.
Para colaboraciones científicas, vinculación con empresas o consultas sobre tesis, contacta a Dr. Aldo Quelopana.For research collaborations, industry partnerships, or thesis inquiries, contact Dr. Aldo Quelopana.
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