A TOMRA Mining lançou o CONTAIN™, uma tecnologia proprietária de Deep Learning projetada para aprimorar a recuperação desse tipo de minério com inclusão, que são difíceis de detectar usando métodos de classificação tradicionais. Projetado para uma integração perfeita com o ecossistema da TOMRA Mining, o CONTAIN™ representa a mais recente evolução na plataforma de classificação orientada por IA da empresa.
Desenvolvido internamente pelos engenheiros de software e especialistas em mineração da TOMRA, o CONTAIN™ usa redes neurais convolucionais para realizar análises em tempo real de imagens de raios X, classificando visualmente as rochas com base na probabilidade de apresentar inclusões minerais. Isso inclui mineralizações complexas, como em minérios de tungstênio, níquel e estanho – materiais que tradicionalmente resultam em alta classificação incorreta ou perda excessiva de produtos.
“Nosso sistema foi treinado em dezenas de milhares de amostras de minério e projetado desde o início para classificar minérios do tipo inclusão”, diz Stefan Jürgensen, líder da equipe de software da TOMRA Mining. “Com o CONTAIN, os operadores podem ajustar dinamicamente a sensibilidade de teor de recuperação por meio de uma interface de tela sensível ao toque, permitindo um controle preciso sobre o rendimento e as especificações do produto.”
Histórico de inovação
A TOMRA tem sido pioneira na aplicação de inteligência artificial no campo da classificação baseada em sensores há décadas. A empresa implementou pela primeira vez o processamento de imagens com IA em 1993 e, posteriormente, expandiu seus recursos com aprendizado de máquina na classificação de transmissão de raios X (XRT) e infravermelho próximo (NIR). Em 2018, a TOMRA estabeleceu uma equipe dedicada de ‘deep learning’, acelerando o desenvolvimento de plataformas de classificação de IA de nível industrial.
Esse investimento inicial e substancial culminou com o lançamento do OBTAIN™, que introduziu a precisão de uma única partícula na classificação de minério em altas capacidades. Agora, o CONTAIN™ se baseia nesse alicerce com a classificação direcionada de minérios do tipo inclusão – ampliando os limites da tomada de decisões de classificação automatizada.
Algoritmos avançados
Ao contrário dos sistemas tradicionais de classificação óptica, que têm limitações para detectar minérios de baixo teor ou do tipo inclusão, o CONTAIN™ apresenta uma abordagem fundamentalmente diferente para a classificação. Ao analisar a estrutura de cada rocha usando algoritmos avançados de Deep Learning, o sistema identifica padrões mineralógicos sutis que indicam a presença de metais valiosos, como tungstênio, níquel ou estanho nas camadas internas.
A cada rocha é atribuída uma pontuação com base em sua probabilidade de conter mineralização subterrânea, permitindo decisões de classificação precisas e orientadas por dados. Esse recurso permite que as operações de mineração adaptem suas estratégias em tempo real, quer que o objetivo seja maximizar o teor do concentrado, minimizar a perda de material valioso ou alinhar-se às restrições de custo de processamento.
CONTAIN™ foi desenvolvido para desempenho em escala industrial. Como não depende de rendimento ou espaçamento específico na esteira, o sistema mantém a precisão exata mesmo em fluxos de entrada densos e rápidos. Isso faz com que o CONTAIN™ seja especialmente eficaz em plantas de processamento de alto volume, onde a consistência, a velocidade e as taxas de recuperação são essenciais para a lucratividade.
Veja o video: CONTAIN™: Deep learning classification for inclusion-type ore sorting
