- Sistemas autônomos de transporte e manutenção preditiva consolidam a aplicação de IA na mineração, com casos como Rio Tinto atingindo 80% de automação de frota e Vale identificando fraturas em trilhos com precisão operacional.
- A conectividade limitada em áreas remotas e os altos custos de implementação de redes privativas móveis e satélite representam barreiras principais à expansão da IA no setor mineral.
- Profissionais de mineração reconhecem potencial transformador da IA (81,2% dos entrevistados), mas exigem desenvolvimento de agentes de IA com dados validados internamente para mitigar riscos de imprecisão e vazamento de dados.
O impacto da inteligência artificial na cadeia produtiva da mineração pode ser observado na diminuição de custos, no aumento da segurança e na redução do impacto ambiental. No entanto, apesar dos avanços, a adoção da tecnologia também introduz desafios, como os altos custos de integração e a preocupação com vazamentos de dados.
A consultoria S&P Global mapeou as principais aplicações da IA no segmento e mostrou que os sistemas autônomos de transporte (AHS, da sigla em inglês para Autonomous Haulage System) estão entre as aplicações mais consolidadas no setor. Os recursos utilizados para viabilizar os AHS incluem sensores, tecnologia GPS, aprendizado de máquina (machine learning ou ML) e algoritmos de controle para a otimização de rotas e prevenção de acidentes.
Um exemplo é o projeto Mina do Futuro, da mineradora Rio Tinto, que integrou IA em sistemas de automação, perfuratrizes (usadas em detonação de rochas), caminhões e trens. A iniciativa aconteceu na Austrália e envolveu um laboratório totalmente automatizado como parte da jornada digital da companhia.
No processo, a mineradora conseguiu atingir 80% de automação de sua frota de caminhões, em parceria com a Caterpillar, fabricante dos equipamentos. Em outra frente, a Rio Tinto aplicou IA no processo de automação da operação de 200 trens, usando sua tecnologia proprietária AutoHaul.
Casos de IA na mineração
Já a BHP adota a IA desde 2022 para auxiliar na tomada de decisões da sua frota automatizada de caminhões, também na Austrália.
Além da gestão automatizada de frota, que já é uma realidade, a IA também avança na fase de exploração mineral. Esse processo envolve a captação de um grande volume de dados em campo e a tecnologia tem sido usada para analisar informações geológicas e otimizar a identificação de depósitos minerais.
A Goldcorp, em conjunto com a IBM Canadá, desenvolveu um modelo de IA para aumentar a previsibilidade da exploração de ouro no projeto Red Lake, em Ontário, e acelerar a identificação de potenciais depósitos ricos no metal.
A manutenção preditiva, capaz de antecipar possíveis falhas e permitir a intervenção mais precisa, é o terceiro campo de grande aplicação da IA na mineração. Os benefícios vão desde uma maior produtividade – com monitoramento contínuo de máquinas críticas – até a redução de custos com consertos emergenciais que podem provocar interrupções não previstas das plantas de processamento.
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Na Vale, a IA também está consolidada e conta com quatro centros dedicados especialmente ao tema (AI Center) e uma equipe, também exclusiva, que soma 120 profissionais.
Na Estrada de Ferro Carajás, modelos preditivos de IA antecipam fraturas nos trilhos e permitem manutenção antes da falha, com ganhos de segurança e eficiência operacional.
Outro exemplo de aplicação acontece na prevenção de umidade do minério de ferro a ser transportado nos grandes navios cargueiros. Nesse caso, a IA permitiu que os técnicos da Vale identificassem, com 97% de precisão, a umidade fora do padrão exigido, evitando paradas operacionais desnecessárias.
Conectividade e segurança são desafios
Além dos benefícios, a IA também tem uma extensa lista de encargos para a mineração. De acordo com a S&P Global, os desafios incluem os custos de implementação, principalmente porque muitas atividades minerais acontecem em lugares remotos, onde a conectividade não é de boa qualidade.
Em muitos casos, as mineradoras têm investido na ativação de redes privativas móveis para melhorar esse cenário, complementando a cobertura via satélite, mas ainda com alto custo de implementação.
Já no aspecto da segurança de dados, os riscos de vazamentos são um problema a ser enfrentado, que não se restringe ao setor mineral. Outro desafio envolve a chamada alucinação, quando os modelos de IA geram informações imprecisas. Para combater essa questão, a orientação dos especialistas é o desenvolvimento de agentes de IA, uma fronteira mais avançada da tecnologia, que trabalha com dados internos de alta qualidade, validados pelas próprias mineradoras.
Assim como a S&P Global, a Academia de Mineração de Freiberg, na Alemanha, também detectou os altos custos como um desafio da implementação da IA no setor. Um estudo de quatro pesquisadores da universidade confirmou a preocupação ao analisar a percepção da IA entre os profissionais de mineração, entrevistando 71 especialistas que atuam no mercado.
Dois dados do levantamento se destacam: o primeiro é que a maioria dos entrevistados (81,2%) acredita que a IA pode transformar positivamente a indústria. O segundo é a credibilidade entre os profissionais sêniores, com mais de 20 anos de experiência. Segundo o estudo, eles, além de reconhecerem o valor da tecnologia, estão entre os mais propensos à sua adoção.