[en] Natural and man-made rock collapses are complex phenomena and cause serious dangers in many countries around the world. As a result, millions of dollars' worth of public and private property are damaged. It is then crucial to investigate the stability of the slopes to prevent these rockfall disasters. This study presents a new approach to evaluate the probability of rock block falls on slopes, focusing on the management of geological structures that influence the stability and safety of mining operations. Because the need to support slopes is currently expensive, and in practice, their assessment is often subjective, because in some cases, the simulated failure mechanisms are not met in the field due to the existence of additional factors that are not introduced in the simulation, which motivates the search for an accurate and efficient tool that includes more variables and offers greater safety. For this reason, we propose to evaluate the stability of slopes with the help of conventional machine learning (ML) models and innovative quantum machine learning (QML) algorithms in order to ensure their structural stability. Our objective is to evaluate the various existing ML metrics with test data taken from a mine for different types of quantum embedding and to discuss their reliability. The model finds acceptable successes in the total calculation of true positives (TP) and true negatives (TN), which indicates the degree of accuracy in the positive and negative predictions made by our proposal. In this way, it is contrasted that the incorporation of QML algorithms into the application represents an innovation in the evaluation of the stability of rocky slopes, allowing to obtain a good reliability in the evaluation of the stability of the slopes.

[es] Los derrumbes de rocas, tanto naturales como provocados por el hombre, son fenómenos complejos y provocan graves peligros en muchos países del mundo. Como resultado, se dañan propiedades públicas y privadas por valor de millones de dólares. Por ello, es crucial investigar la estabilidad de los taludes para prevenir estos desastres por caída de rocas. Este estudio presenta un nuevo enfoque para evaluar la probabilidad de caída de bloques de roca en taludes, centrándose en la gestión de estructuras geológicas que influyen en la estabilidad y seguridad de las operaciones mineras porque el soporte de taludes es actualmente costosa y en la práctica su evaluación suele ser subjetiva. Muchas veces los mecanismos de falla simulados en campo no cumplen su función por la existencia de factores adicionales no considerados en la simulación, lo que motiva a la búsqueda de una herramienta precisa y eficiente que incluya más variables y ofrezca mayor seguridad. Por esta razón, proponemos evaluar la estabilidad de taludes con la ayuda de modelos convencionales de aprendizaje automático (ML) y algoritmos innovadores de aprendizaje automático cuántico (QML) con el fin de asegurar su estabilidad estructural. El objetivo es evaluar las diversas métricas ML existentes con datos de prueba extraídos de una mina para diferentes tipos de incrustación cuántica y discutir su confiabilidad. El modelo encuentra éxitos aceptables en el cálculo total de verdaderos positivos (TP) y verdaderos negativos (TN), lo que indica el grado de precisión en las predicciones positivas y negativas realizadas por nuestra propuesta. De esta manera, se contrasta que la incorporación de algoritmos QML representa una innovación en la evaluación de la estabilidad de taludes rocosos, permitiendo obtener una buena confiabilidad en la evaluación de la estabilidad de los taludes.