IA no setor mineiro: do minério à otimização

O setor de mineração e a extração de minerais são essenciais para o nosso dia a dia, fornecendo energia para tudo, das nossas casas às tecnologias de que dependemos. Ao longo dos anos, esse setor passou por muitos avanços, desde o uso de ferramentas de pedra até maquinário de grande porte. O avanço mais recente é a inteligência artificial (AI).

A visão computacional é um subcampo da IA que dá às máquinas a capacidade de enxergar e compreender o ambiente ao redor, e está cada vez mais presente na mineração. Espera-se que as tecnologias empresariais de visão computacional gerem uma receita global de US$ 386 bilhões até 2031. Com o aumento da demanda por recursos, são necessárias máquinas e sistemas inteligentes para elevar a produtividade do setor de mineração.

A IA também contribui para aumentar a segurança nas minas ao automatizar tarefas muito perigosas para os trabalhadores. Neste artigo, vamos explorar como a IA e a visão computacional são usadas no setor de mineração.

Entendendo a tecnologia de mineração inteligente#

A mineração, um dos setores mais antigos de que se tem conhecimento, remonta à Antiguidade, quando as pessoas extraíam minerais e metais para fabricar ferramentas e materiais de construção e para o comércio. Apesar de sua longa história, o setor está em um ponto de virada e precisa de tecnologia moderna para acompanhar a demanda crescente por materiais essenciais ao consumo global de energia.

O uso da tecnologia de IA está ajudando a mineração a abandonar métodos antigos e trabalhosos em favor de processos mais inteligentes e orientados por tecnologia. Como a mineração gera uma grande quantidade de dados, a IA pode tornar as operações mais rápidas, fluidas e eficientes.

As tecnologias de IA podem ser usadas em todas as etapas da cadeia de valor da mineração, desde sistemas de visão computacional em caminhões autônomos até o uso de aprendizado de máquina por empresas de mineração para prever a demanda por diferentes minerais conforme as condições do mercado.

Fig. 1. Exemplos de como a IA é usada em toda a cadeia de valor da mineração.

Veja mais de perto algumas das outras tecnologias de IA usadas na mineração:

• Manutenção preditiva: algoritmos de IA podem analisar dados dos equipamentos de mineração para prever quando será necessária a manutenção. Isso ajuda a evitar falhas inesperadas e minimizar o tempo de inatividade. As operações continuam funcionando sem problemas e o risco de acidentes causados por falhas nos equipamentos diminui, aumentando a segurança das máquinas e dos mineradores.
• Tecnologia vestível: dispositivos vestíveis integrados à IA podem monitorar a saúde e a segurança dos mineradores. Eles monitoram a frequência cardíaca, os níveis de fadiga e a exposição a substâncias nocivas. Se surgir algum risco à segurança, esses dispositivos podem alertar rapidamente os mineradores e supervisores.
• Visão computacional: pode ser usada para monitorar o trabalho e fornecer atualizações em tempo real. Essas informações ajudam a aumentar a produtividade e tornar os locais de trabalho na mineração mais seguros.

Aplicações de visão computacional na mineração#

Agora que já vimos como a IA é integrada à mineração, vamos analisar mais de perto algumas maneiras pelas quais a visão computacional pode simplificar e apoiar aplicações de mineração. Ao analisar imagens e vídeos com modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11, podemos extrair informações que ajudam a otimizar várias operações de mineração.

Automação de mineração com Vision AI#

A visão computacional pode ser usada para separar e classificar minérios. A separação e a classificação ajudam a reduzir a quantidade total de minerais enviada aos circuitos de moagem, que podem consumir muita energia. Um teor menor indica uma concentração mais baixa de minerais, e apenas o minério com o teor mais alto é selecionado para processamento posterior. Tradicionalmente, esse trabalho era feito pela análise manual de amostras de minério e podia durar horas ou até dias.

Tarefas de visão computacional, como a segmentação de imagens, podem acelerar a identificação e a classificação de amostras de minério com alto teor. Modelos como o YOLO11, que oferece suporte à segmentação, podem analisar imagens de amostras de minério no nível dos pixels. Isso ajuda a distinguir as partículas minerais do restante do material analisado. Os métodos baseados em visão também são mais precisos que as técnicas tradicionais e ajudam a evitar a classificação incorreta de minério com alto teor, que pode resultar em desperdício.

Fig. 2. Exemplo de classificação de minério usando segmentação de imagens.

Os sistemas de visão computacional também podem criar e monitorar limites que delimitam zonas específicas para o despejo de diferentes tipos de materiais de mineração. Erros, como confundir pilhas de minério de teor marginal com resíduos, podem levar ao descarte de materiais valiosos ou ao processamento de materiais inadequados. Um sistema de IA visual pode monitorar essas zonas em tempo real, garantindo que os caminhões carreguem e transportem os materiais corretos para os locais adequados. Se os limites forem ultrapassados ou os materiais forem colocados no lugar errado, os supervisores podem receber alertas imediatos para intervir e corrigir o problema, reduzindo erros e aumentando a eficiência operacional.

IA no processamento de minerais: monitoramento de equipamentos#

As máquinas pesadas são o coração da mineração, mas podem representar um risco se não receberem a manutenção adequada. Câmeras com IA podem monitorar essas máquinas em tempo real para garantir que funcionem com segurança. Se algo parecer desgastado ou prestes a quebrar, o sistema alertará a equipe para que faça o reparo antes que ocorra um acidente.

Por exemplo, as esteiras transportadoras, essenciais para movimentar minério e resíduos nas minas, costumam apresentar problemas como rasgos, derramamentos ou peças desgastadas que reduzem a velocidade da operação. Esses problemas podem parecer pequenos. No entanto, uma esteira rasgada pode derramar material, bloquear o sistema e causar atrasos desnecessários.

Detectar esses problemas cedo pode acelerar os reparos e manter tudo funcionando sem problemas. Os sistemas de visão computacional podem monitorar as esteiras em tempo real para detectar problemas como rasgos, folgas, derramamentos ou lentidão. Eles também podem funcionar em conjunto com dispositivos da Internet das Coisas (IoT), como sensores de vibração e câmeras infravermelhas, para realizar uma inspeção detalhada e garantir que os materiais continuem se movimentando sem interrupções.

Fig. 3. Visão computacional a detetar um problema na correia transportadora.

IA para melhorar a segurança na mineração#

Proteger a saúde e a segurança dos mineradores é fundamental nas minas. O ambiente de trabalho pode ser desafiador: do terreno instável às máquinas pesadas, muitas áreas apresentam riscos potenciais à segurança. Segundo a Administração de Segurança e Saúde das Minas dos EUA, somente em 2023 houve cerca de 42 mortes na mineração.

As técnicas de visão computacional podem ser usadas para mapear zonas seguras e perigosas nas minas. A IA visual pode monitorar esses locais em tempo real e com alta precisão, reduzindo a necessidade de supervisão manual. Se alguém entrar em uma zona sujeita a acidentes, como áreas com britadores, perfuratrizes ou equipamentos grandes que giram ou vibram, os supervisores receberão alertas. Esse sistema pode evitar acidentes graves e, ao mesmo tempo, garantir que as operações de mineração funcionem sem problemas.

Outro bom exemplo é o uso da visão computacional para monitorar protocolos de segurança por meio da detecção de objetos. Esses protocolos podem incluir a identificação de EPI (capacetes, luvas, coletes e óculos de proteção) e o cumprimento dos procedimentos operacionais adequados. Um sistema de monitoramento com IA pode sinalizar os mineradores que não seguem as medidas de segurança e alertar as autoridades responsáveis.

Fig. 4. Exemplo da utilização do Ultralytics YOLO11 para detetar equipamento de proteção individual (EPI).

Além disso, o reconhecimento facial e a detecção de emoções podem ser adicionados a esses sistemas para monitorar sinais de estresse e fadiga. Se um minerador estiver fatigado ou exausto ao operar máquinas pesadas, os supervisores poderão ser alertados para evitar acidentes.

Vantagens e desvantagens da IA na mineração#

A mineração integrada com IA oferece várias vantagens, desde a monitorização em tempo real até uma resposta mais rápida a emergências. Eis alguns dos principais benefícios:

• Redução de custos ao longo do tempo: A automatização baseada em IA reduz os custos de mão de obra e as ineficiências operacionais, gerando poupanças significativas ao longo do tempo.
• Aumento da produtividade: A automatização com IA aumenta a produtividade ao simplificar tarefas repetitivas e otimizar os fluxos de trabalho.
• Respostas mais rápidas a emergências: a IA pode identificar acidentes rapidamente, localizá-los e fornecer detalhes essenciais, acelerando o tempo de resposta às emergências.

No entanto, apesar da crescente adoção da IA na mineração, ainda há alguns desafios a considerar:

• Altos custos de implementação: o custo da IA, dos sistemas de visão computacional, da infraestrutura e dos profissionais qualificados pode ser um desafio para muitas pequenas empresas de mineração.
• Condições ambientais adversas: O pó, a pouca iluminação, as vibrações e as condições meteorológicas extremas podem interferir com as câmaras e reduzir a precisão dos sistemas de IA.
• Preocupações éticas e de privacidade: o monitoramento contínuo costuma levantar questões de privacidade e ética. Para conquistar a confiança e o apoio dos trabalhadores, as empresas de mineração podem ser transparentes sobre como os dados são coletados e usados.

O impacto das operações mineiras impulsionadas por IA#

As tecnologias de IA e visão computacional estão causando um impacto significativo nas operações de mineração em todo o mundo. Pesquisas indicam que 96% dos funcionários que trabalham nas principais minas do mundo acreditam que a IA terá um impacto perceptível em suas minas.

Fig. 5. O impacto da IA na mineração.

É evidente que a IA na mineração não é apenas uma tendência, mas uma mudança fundamental rumo a operações mais seguras, eficientes, produtivas e sustentáveis. À medida que a tecnologia avança, também cresce o potencial da IA e da visão computacional para transformar esse setor, trazendo perspectivas promissoras para o futuro.

Encerramento#

A IA e a visão computacional estão mudando a forma como a mineração funciona, tornando-a mais segura, eficiente e sustentável. Essas tecnologias ajudam em tarefas como prever a manutenção de equipamentos, melhorar a segurança e separar minérios com mais precisão.

Embora existam desafios, como custos elevados e condições de trabalho difíceis, os benefícios são consideráveis. À medida que a IA continua evoluindo, ela terá um papel ainda maior em tornar a mineração mais inteligente e responsável no futuro.

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