A Inteligência Artificial (IA) e o aprendizado de máquina estão revolucionando a indústria da mineração. A integração dessas tecnologias ajuda a otimizar as operações, aumentar a segurança, reduzir o impacto ambiental e, em última análise, melhorar a rentabilidade. Por isso, entender as diferentes aplicações da Inteligência Artificial na mineração pode aumentar a eficiência dos processos.

Confira as principais utilizações da IA na indústria da mineração segundo Alex Petermann, Diretor Regional de Mineração – América do Sul!!

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Quais são as aplicações da Inteligência Artificial na mineração?

A IA tem se tornado uma ferramenta estratégica fundamental para otimizar cada etapa da cadeia de valor, desde a exploração até o fechamento da mina. Ao combinar dados geológicos e operacionais com algoritmos avançados, a IA impulsiona a sustentabilidade, a segurança e a produtividade de formas antes inimagináveis. Veja algumas aplicações da Inteligência Artificial na mineração:

1. Exploração mineral

A Inteligência Artificial (IA) revoluciona a fase de exploração mineral, tradicionalmente um processo demorado e dispendioso. Em vez de depender exclusivamente de prospecções geofísicas manuais, a IA analisa vastas quantidades de dados geológicos, como imagens de satélite, dados sísmicos, amostras de solo e informações de perfurações anteriores.

Com algoritmos de aprendizagem de máquina, ela identifica padrões e anomalias que indicam a provável presença de depósitos minerais valiosos.

Essa capacidade preditiva não apenas acelera o processo de descoberta, mas também o torna mais preciso, direcionando os esforços de exploração para as áreas com maior potencial.

Como resultado, as empresas economizam tempo e recursos financeiros significativos, ao mesmo tempo que minimizam o impacto ambiental, já que a necessidade de perfurações e escavações exploratórias desnecessárias é drasticamente reduzida.

2. Eficiência operacional

A otimização das operações é uma das aplicações mais estratégicas da IA na mineração. Por meio da análise de dados em tempo real, os algoritmos conseguem identificar padrões de eficiência e gargalos.

Por exemplo, ao processar informações sobre o uso de equipamentos, o consumo de energia e o histórico de falhas, a IA pode prever a necessidade de manutenção preditiva, evitando paradas não programadas e prolongando a vida útil das máquinas.

Além disso, a IA é fundamental para otimizar processos-chave como a perfuração e o desmonte (explosão). Ao analisar dados sobre a composição do solo e a distribuição do minério, os algoritmos sugerem a melhor configuração para as perfurações, resultando em uma fragmentação mais eficiente da rocha.

Isso não apenas melhora a taxa de recuperação do minério, garantindo que se extraia o máximo valor do material, mas também reduz o consumo de explosivos e o impacto ambiental das operações.

mineradora usando uma das aplicações da inteligência artificial na mineração

3. Manutenção preditiva

A manutenção de equipamentos é um dos maiores desafios em ambientes de mineração, e a IA oferece uma solução poderosa para isso. Tradicionalmente, a manutenção era reativa (após uma falha) ou baseada em cronogramas fixos (manutenção preventiva). No entanto, a IA eleva esse processo para um nível de manutenção preditiva.

Por meio da análise de dados em tempo real coletados por sensores em máquinas — como níveis de vibração, temperatura, pressão e consumo de energia —, os algoritmos de IA conseguem identificar padrões sutis que indicam o início de um problema. Esses modelos podem prever, com alta precisão, quando um componente pode falhar.

Com essa capacidade de previsão, os gestores podem agendar a manutenção de forma proativa e precisa, antes que a falha ocorra. O resultado é a redução drástica do tempo de inatividade (paradas não programadas), o aumento da vida útil do equipamento e uma operação mais segura e confiável.

4. Veículos e equipamentos autônomos

A segurança é uma das maiores preocupações na mineração, e a IA se tornou a base para a criação de um ambiente de trabalho mais seguro e produtivo. A tecnologia é a espinha dorsal de veículos e equipamentos autônomos, como caminhões de transporte e perfuratrizes.

Esses sistemas, controlados por IA, operam 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem a necessidade de motoristas ou operadores no local.

Essa autonomia não só aumenta a produtividade e a eficiência das operações, mas também, e mais importante, remove seres humanos de ambientes perigosos. Tarefas de risco, como o transporte de materiais em terrenos instáveis ou o trabalho em túneis com risco de desabamento, agora são executadas por máquinas inteligentes, o que reduz drasticamente o número de acidentes e melhora as condições de trabalho.

caminhão autônomo em mineradora, sendo uma das aplicações da inteligência artificial na mineração

5. Monitoramento de segurança e saúde

A segurança e o bem-estar dos trabalhadores são prioridades na mineração, e a Inteligência Artificial (IA), em conjunto com tecnologias vestíveis, está redefinindo o monitoramento de segurança. Sensores embutidos em equipamentos de proteção individual (EPIs), como capacetes e coletes, coletam dados em tempo real sobre a saúde e o ambiente de trabalho.

A análise de dados desses sensores permite que a IA monitore parâmetros como a exposição a gases perigosos, o estresse térmico, os batimentos cardíacos e a fadiga do trabalhador. Ao identificar padrões incomuns ou picos em qualquer um desses dados, o sistema pode emitir alertas automáticos para o gestor e para o próprio colaborador.

Essa capacidade de prever riscos potenciais e agir preventivamente é crucial, pois permite a intervenção imediata para evitar acidentes e garantir que os trabalhadores sejam removidos de situações de perigo antes que ocorram.

funcionários utilizando o tablet para usar uma das aplicações da inteligência artificial na mineração

6. Monitoramento ambiental e conformidade

A sustentabilidade e o cumprimento de regulamentos ambientais são desafios complexos na mineração, e a IA se torna uma aliada poderosa para garantir a conformidade. A tecnologia pode prever o impacto ambiental das operações, como a poluição de rios ou a erosão do solo, a partir da análise de dados históricos e em tempo real.

Com essa capacidade preditiva, as empresas podem implementar medidas de mitigação proativas, antes que o dano ocorra.

Além disso, a IA é fundamental para o monitoramento contínuo da qualidade do ar e da água. Sensores em diversas partes da operação e ao redor da mina coletam dados que são analisados por algoritmos de IA, que identificam rapidamente qualquer anomalia.

Essa análise em tempo real garante que a empresa mantenha a conformidade com os padrões regulatórios e demonstre um compromisso ativo com a responsabilidade ambiental, fortalecendo a confiança dos órgãos reguladores e da comunidade.

7. Otimização da cadeia de suprimentos e logística

A otimização logística é um dos grandes desafios da mineração, uma indústria com cadeias de suprimentos complexas e geograficamente dispersas. A Inteligência Artificial (IA) atua como uma ferramenta estratégica para tornar esses processos mais inteligentes e eficientes.

Por meio da análise de dados históricos e em tempo real, os algoritmos de IA conseguem prever a demanda por minerais e outros insumos com alta precisão, permitindo que as empresas ajustem sua produção e transporte de forma proativa.

Além disso, a IA é crucial para otimizar as rotas de entrega, considerando variáveis como condições das estradas, tráfego, clima e custos de combustível. Essa otimização garante que os produtos cheguem ao destino no prazo, reduzindo custos operacionais e a emissão de CO₂.

A IA também aprimora o gerenciamento de inventário, controlando os níveis de estoque de peças e suprimentos de forma automatizada, o que evita tanto a falta de itens essenciais para a operação quanto o excesso de estoque.

gestor usando o telefone e entendendo as aplicações da inteligência artificial na mineração

8. Tomada de decisão baseada em dados

A capacidade de tomar decisões estratégicas e operacionais de forma mais rápida e precisa é um dos maiores benefícios da IA na mineração. Ao processar e analisar vastas quantidades de dados, desde relatórios de geologia e produção até dados de mercado e riscos ambientais, os modelos de IA fornecem insights que seriam impossíveis de obter manualmente.

Essa análise de dados não apenas melhora a eficiência diária, como a otimização de turnos de trabalho ou o ajuste da produção para atender à demanda. Ela também auxilia o planejamento estratégico, ajudando os gestores a identificar novas oportunidades de exploração, avaliar o potencial de retorno sobre o investimento em novos projetos e gerenciar riscos de forma mais eficaz, como a volatilidade dos preços de commodities.

Em outras palavras, a IA transforma o processo de tomada de decisão de reativo para proativo.

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Exemplos de aplicações da Inteligência Artificial na mineração

A IA oferece muitas oportunidades para a indústria da mineração. Ela tem o potencial de melhorar significativamente a eficiência, a segurança, a sustentabilidade ambiental e a produtividade geral das operações de mineração.

Como exemplo, a BHP e a Microsoft colaboraram para melhorar a recuperação de cobre na maior mina de cobre do mundo, a operação Escondida no Chile, utilizando inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).

Ao aproveitar a plataforma Azure da Microsoft e os dados de planta em tempo real, os operadores podem ajustar os fatores que afetam o processamento de minério e a recuperação de grau.

Essa inovação ocorre em meio ao declínio dos teores em minas de cobre existentes e à crescente necessidade de produção de cobre para tecnologias de descarbonização.

A parceria sinaliza uma mudança significativa para a digitalização da indústria da mineração e o potencial da tecnologia para melhorar a eficiência e a sustentabilidade.

Para ficar por dentro das aplicações da Inteligência Artificial na mineração e de tudo o que acontece nas áreas de conectividade e inovação tecnológica, continue acompanhando a Digital Futurecom, o canal de conteúdo do evento Futurecom.

*Confira o artigo completo de Alex Petermann, Diretor Regional de Mineração – América do Sul.

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