A Inteligência Artificial aplicada à mineração virou uma pauta obrigatória nos grandes eventos do setor, mas a adoção prática ainda caminha mais devagar do que o discurso sugere.
O mercado global de tecnologias de mineração inteligente deve saltar de US$ 3,59 bilhões em 2024 para US$ 11,71 bilhões em 2035, crescimento puxado sobretudo por monitoramento automatizado, manutenção preditiva e caracterização geológica assistida por algoritmos.
No Brasil, o caminho de entrada da IA nas operações foi, em grande parte, pelas barragens de rejeitos. Faz sentido: são estruturas com monitoramento regulatório obrigatório, grande volume de dados de instrumentação e consequências graves quando algo passa despercebido.
O que muda nas barragens de rejeitos com a IA aplicada à mineração
A gestão de barragens de rejeitos concentra hoje o uso mais crítico de IA na mineração brasileira.
Segundo dados do setor, a ANM cadastra mais de 900 barragens sob Plano de Segurança de Barragem no país, todas sujeitas às exigências da Resolução ANM 95/2022, que define critérios de classificação, monitoramento e gestão de risco.
O modelo baseado em inspeções periódicas e leituras manuais cria janelas de tempo em que anomalias podem se desenvolver sem detecção, e os sistemas com IA foram desenvolvidos para reduzir exatamente esse intervalo.
Na prática, sensores de poropressão, piezômetros automatizados e inclinômetros transmitem dados continuamente para plataformas que aplicam algoritmos de detecção de anomalias.
Quando uma variação ultrapassa o limiar definido no projeto, o sistema recalcula o fator de segurança e emite alerta sem depender de um engenheiro no local.
Diante disso, vale dizer que o comportamento de uma barragem de rejeitos envolve variáveis que interagem de forma não linear, entre elas:
- Pressão de poro em função da taxa de alteamento e das chuvas acumuladas
- Recalques diferenciais associados à heterogeneidade do rejeito depositado
- Deslocamentos laterais que precedem instabilidades globais
- Variações de nível d’água em lagoas de decantação e drenos internos
A IA não substitui o modelo geotécnico, mas processa essas variáveis com velocidade que o analista humano não consegue replicar em um monitoramento contínuo.
O que o machine learning muda na exploração e caracterização geotécnica da mineração
O aprendizado de máquina já exerce um papel relevante na fase de caracterização geológica e geotécnica – uma etapa decisiva, pois dela depende a qualidade de todo o projeto mineral.
Nesse contexto, os algoritmos são capazes de integrar e analisar grandes volumes de dados provenientes de sondagens, ensaios laboratoriais e imageamentos geofísicos.
A partir disso, identificam padrões no comportamento mecânico do maciço, gerando insights mais consistentes para o planejamento de cavas e o dimensionamento de estruturas como pilhas de estéril.
Esse ganho se torna ainda mais evidente em depósitos de minerais críticos, como terras raras e lítio, onde a heterogeneidade geológica é elevada e os rejeitos apresentam maior sensibilidade química.
Nesses cenários, a capacidade preditiva dos modelos reduz incertezas já nas etapas iniciais, mitigando riscos associados à modelagem.
Além disso, a combinação entre campanhas de sondagem e modelos treinados com dados de depósitos análogos permite estimar parâmetros geotécnicos com maior controle sobre as margens de erro.
Isso se reflete diretamente na otimização de custos e na previsibilidade dos prazos, inclusive no licenciamento ambiental.
Como consequência, a modelagem numérica avançada também evolui. Métodos como os de elementos finitos passam a operar com dados de entrada mais confiáveis, aumentando a precisão das simulações e reduzindo a necessidade de adotar fatores de segurança excessivamente conservadores.
Visão computacional e drones no monitoramento geotécnico de taludes
O monitoramento de taludes de cava passou a contar com um nível maior de precisão com o avanço da visão computacional.
Câmeras de alta resolução, posicionadas em pontos estratégicos, trabalham em conjunto com algoritmos capazes de detectar microdeslocamentos nas superfícies rochosas – muitas vezes em escala milimétrica e antes mesmo de qualquer instabilidade se tornar visível.
Esses dados são registrados ao longo do tempo e formam séries históricas que fortalecem as análises de risco geotécnico.
Para ampliar essa leitura, drones equipados com sensores LiDAR entram como complemento, cobrindo grandes áreas com alta precisão.
A partir dessas campanhas, é possível gerar ortomosaicos e modelos digitais de terreno atualizados, além de identificar surgências e variações de umidade superficial com o apoio de câmeras multiespectrais.
Outro ganho importante está na comparação volumétrica entre diferentes etapas da operação, o que permite acompanhar mudanças com rastreabilidade e documentação consistente.
Quando integrados a plataformas GIS, esses dados passam a oferecer uma visão contínua das tendências ao longo de todo o ciclo de vida da mina.
Essa capacidade de acompanhamento estruturado se torna especialmente valiosa nas fases de descomissionamento e fechamento, quando o monitoramento precisa continuar por longos períodos, mas com uma abordagem mais eficiente em termos de custo.
O que a IA não substitui na engenharia geotécnica
O setor tem reforçado com consistência um ponto importante: algoritmos identificam padrões e emitem alertas, mas a decisão de classificar uma anomalia como emergência continua sendo do engenheiro.
No entanto, os profissionais do setor deixam claro que a IA permite o monitoramento contínuo de barragens, pilares e emissões de poeira, mas o julgamento sobre o que fazer com o dado gerado é humano.
Um sistema pode sinalizar variação de poropressão acima do limiar e gerar alerta automático. Cabe ao profissional geotécnico avaliar se essa variação é esperada dado o histórico de chuvas recente, se há instrumentos com leitura suspeita ou se representa uma mudança real de comportamento estrutural.
Esse julgamento exige conhecimento do modelo geológico, do histórico da estrutura e do comportamento esperado para aquela fase de operação.
A análise de risco e os estudos de ruptura hipotética continuam sendo produtos de engenharia que dependem de metodologia estruturada, premissas fundamentadas e responsabilidade técnica assinada.
Ou seja, de modo geral, é possível dizer que a IA acelera o processamento dos dados que alimentam esses estudos, mas não os produz.
Apoan Engenharia: suporte técnico para integrar monitoramento inteligente à gestão geotécnica
A adoção de IA na mineração não resolve sozinha o problema da segurança geotécnica. Ela amplia a capacidade de detecção, mas a qualidade dessa detecção depende da qualidade do modelo que define os limiares, dos instrumentos instalados e da interpretação técnica dos dados gerados.
Na Apoan Engenharia, trabalhamos com operações que querem integrar tecnologia de monitoramento com rigor geotécnico fundamentado, desde a caracterização do depósito até o acompanhamento estrutural em operação.
Nossa atuação cobre as etapas que conectam dados a decisões:
- Definimos parâmetros de projeto e limiares de alerta para sistemas de monitoramento automatizado em barragens de rejeitos e pilhas de estéril
- Desenvolvemos estudos de estabilidade e modelagem numérica que alimentam modelos preditivos com parâmetros geotécnicos confiáveis
- Realizamos caracterização geológica e geotécnica de depósitos complexos, incluindo minerais críticos com rejeitos de composição química sensível
- Apoiamos a adequação às exigências da Resolução ANM 95/2022 e da Resolução ANM 220/2025
- Elaboramos Planos de Fechamento de Mina com integração das premissas de monitoramento de longo prazo
