Roberto Mielle (*)
A adoção de Inteligência Artificial (IA) vem promovendo uma transformação estrutural na indústria da mineração, com ganhos mensuráveis em produtividade, aumento da segurança, redução de custos e desempenho ambiental. Integrada a toda a cadeia produtiva, a tecnologia consolida-se como um dos principais vetores de competitividade do setor.
Esse movimento ganha contornos ainda mais estratégicos quando observado sob a ótica das Terras Raras, um grupo de 17 elementos químicos essenciais para a economia digital e de baixo carbono, que estão no centro das discussões geopolíticas e das cadeias industriais globais. O Brasil possui potencial relevante nesse campo, com reservas expressivas que podem representar cerca de 25% dos recursos mundiais, segundo o Ministério de Minas e Energia (MME).
A relevância do tema é refletida na percepção dos próprios líderes do setor: 62% dos executivos brasileiros do setor de mineração e metais consideram que a geopolítica está entre as dez principais oportunidades e riscos para o setor em 2026, de acordo com a EY. O entendimento é que, com o país fora dos principais conflitos mundiais, aumentam a visibilidade e o papel estratégico da produção brasileira desses minerais que se mostram essenciais para a economia mundial nos próximos anos.
No entanto, a mineração desses metais é, por natureza, mais complexa do que a de outros minerais. O processo todo envolve mineralogia heterogênea e processos de separação altamente sofisticados, exigindo precisão operacional e controle contínuo, exatamente onde a IA gera mais valor. Na etapa de lavra, definida pelo conjunto de operações para aproveitar industrialmente uma jazida mineral, a tecnologia permite integrar dados geológicos, operacionais e ambientais, viabilizando decisões mais assertivas sobre sequenciamento, alocação de frota e mitigação de riscos geotécnicos.
Modelos preditivos, aliados à visão computacional e sensores inteligentes, monitoram em tempo real variáveis críticas, desde condições climáticas até deformações em taludes, superfícies que delimitam maciços de solo ou rocha. Esse nível de inteligência é particularmente relevante em depósitos de Terras Raras, já que pequenas variações de teor ou composição podem impactar significativamente a viabilidade econômica do projeto.
Na etapa de beneficiamento, momento em que as matérias-primas se convertem em produtos finais, a complexidade é ainda maior. A separação desses elementos exige processos como flotação seletiva e etapas químicas refinadas, nas quais pequenas variações operacionais impactam diretamente a recuperação metálica e a qualidade do produto final.
Nesse contexto, a IA atua como um motor de otimização contínua, com algoritmos de machine learning ajustando automaticamente parâmetros de moagem, flotação e classificação a partir de dados de mineralogia on-line, granulometria e desempenho metalúrgico. O resultado é maior estabilidade operacional e menor geração de rejeitos. Para Terras Raras, esse ganho é particularmente relevante, pois pode representar a diferença entre um projeto marginal e uma operação economicamente viável.
Segundo a Grand View Research, o mercado global de Inteligência Artificial aplicada à mineração deve atingir US$ 685,6 bilhões até 2033, com crescimento anual composto (CAGR) de 41,9%. O avanço é impulsionado pela busca por tecnologias que aprimorem a precisão do gerenciamento de dados, a tomada de decisões, a produtividade e otimizem as operações com sustentabilidade ambiental.
Nesse cenário, o Brasil tem a oportunidade de ampliar uma agenda consistente de digitalização e adoção de IA, tornando a mineração, inclusive de Terras Raras, mais eficiente, sustentável, segura e competitiva.
Temos que lembrar que é o negócio que dita a necessidade, no qual a Inteligência Artificial otimiza as possibilidades de sucesso! Assim, o Brasil somente precisa aplicar sua capacidade tecnológica para explorar melhor aquilo que já possui.
(*) Roberto Mielle é gerente de desenvolvimento de negócios na SONDA do Brasil, líder regional em Transformação Digital.
