INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING

Para solucionar desafios do dia-a-dia de operações de mineração, a Beyond Mining desenvolveu a GAIA (Geoscience Intelligence Artificial Algorithms). Baseada em Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning, a plataforma pode simular processos minerais, otimizando-os ou trazendo-lhes previsibilidade, explica o engenheiro de Minas Paulo Lopes, COO da empresa.

Paulo Lopes
Paulo Lopes, COO da Beyond Mining (Arquivo Pessoal/LinkedIn)

A Mining Tech atua desde 2019 nos principais hubs de inovação do setor, como o Mining Hub e o InovAtiva Brasil, promovido pelo SEBRAE e pelo Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI). Conta, ainda, com o apoio de aceleradoras como a FIEMGLab 4.0, vinculada à Federação das Indústrias do Estado de Minas Gerais, e a SEED MG – Startups and Entrepreneurship Ecosystem Development –, do governo de Minas Gerais.

Apesar do curto tempo de existência, o portfólio da startup já reúne nomes de peso da mineração brasileira. Para a Anglo American, que encampou seu primeiro projeto e onde atua até hoje, implementou cases para a previsão do nível de pressão sonora nas minas, gestão de energia e melhoria do controle de emissões e eliminação do acesso de funcionários a espaços confinados em moinhos de bolas para a realização de medições e atividades de manutenção como drenagem e limpeza. Esse terceiro case atualmente, diz Lopes, tem continuidade através de um projeto de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) da Beyond Mining em parceria com o SESI-MG e com o SENAI-SP (veja ilustração acima).

A empresa também apresentou uma solução para o aumento da eficiência do plano de fogo nas operações de lavra e desenvolvimento de mina para a AngloGold Ashanti em 2021. Na Vale, de 2021 até hoje, trabalhou na maior agilidade da medição de FeO (óxido de ferro) do sínter de minério de ferro; para a garantia de baixa variabilidade da qualidade do produto final no processo de multi-blendagem de minérios; e na quantificação do impacto das propriedades do produto final na composição de seu peso, de forma a maximizar os volumes transportados.Beyond the Mining

Para a Samarco, em 2022, implantou Soft Sensors (sensores digitais) para a predição online do teor de sílica presente no concentrado de minério de ferro. Em 2023, outros dois cases foram desenvolvidos: para a CSN (Companhia Siderúrgica Nacional), uma solução para o excesso de umidade no minério de ferro durante a estocagem e o transporte do material; e para a Usiminas, a otimização da blendagem de minérios para sua sinterização.

Atualmente, segundo Lopes, a empresa trabalha em outros três projetos, além do voltado a moinhos de mineração. Um deles é o GAIA 360, para a aplicação transversal da plataforma de ponta a ponta na cadeia produtiva de mineradoras. Outro é o Open Mine, de P&D, em parceria com a Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP), para tornar a indústria de mineração “AI friendly”, em termos do uso responsável e minimização dos riscos da tecnologia. O terceiro projeto é o “New frontiers in AI development for geosciences”, também de P&D, em parceria com o Imperial College London e focado no desenvolvimento de novas formulações matemáticas e algoritmos para aplicação em Geociências.

Para o executivo, a indústria da mineração evoluiu muito nos últimos anos, tanto em automação e digitalização. “Esses são os caminhos para a geração dos dados que servem de insumo para a aplicação de IA nos processos produtivos, porém ainda existe um longo caminho a ser percorrido. A Beyond Mining atua na vanguarda dessa transformação buscando tornar a indústria da mineração ‘AI friendly”, conclui Lopes.

Ilustração: Beyond Mining/Divulgação

 

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