Para tomar decisões melhores, é necessário ter dados confiáveis, linhagem clara e um entendimento sobre como os insights foram gerados.
O desafio da geologia é que ela é, em sua essência, uma atividade incerta. Não é possível visualizar a subsuperfície, e os dados disponíveis são, por vezes, interpretativos (como os dados geofísicos), e se baseiam em amostras esparsas de dados (como furos de sondagem). No entanto, tornam-se progressivamente mais confiáveis à medida que a mineração avança para a produção. Em cada fase do ciclo de vida do projeto, desde a exploração até a produção, as hipóteses são adotadas e refutadas, e os modelos são atualizados. Mas, ao considerarmos essas informações — e os aprendizados obtidos a partir delas — de forma agregada, podemos reduzir progressivamente as incertezas e tomar melhores decisões.
Quanto mais completos, conectados e contextualizados forem os dados, mais precisas e confiáveis serão as decisões, sejam elas tomadas por uma pessoa ou com o suporte de inteligência artificial.
Um conjunto de dados completo
Decisões críticas (como aquelas que envolvem dados de subsuperfície para estimativa de recursos ou engenharia civil) exigem uma visualização completa dos dados.
O problema dos dados de subsuperfície é que costumam ser escassos, fragmentados e estar em sistemas isolados. Antes de investir em IA (ou passar a contar com ela), é importante que os dados sejam trazidos para uma camada unificada.
Com frequência, os dados de mineração estão fragmentados entre equipes, aplicativos e formatos. Uma empresa de mineração comum normalmente tem modelos geológicos em ferramentas como Leapfrog Geo, dados de furos de sondagem em bancos de dados, incluindo MX Deposit, dados geofísicos no Oasis montaj, análise geotécnica no PLAXIS ou no GeoStudio 2D/3D, dados de planejamento em ferramentas de plano de lavra de terceiros, como Deswik, e inúmeras planilhas. Equipes distintas têm diferentes conjuntos de dados, usam diferentes formatos e, muitas vezes, trabalham em sistemas separados.
Reunir todos esses dados é importante, pois as respostas de que as empresas de mineração precisam raramente estão contidas em um único conjunto de dados.
Um geólogo pode identificar um corpo de minério promissor no Leapfrog Geo, mas determinar se a sua exploração é economicamente viável também exige considerar restrições geotécnicas do PLAXIS ou do GeoStudio 2D/3D, dados geofísicos do Oasis montaj, informações de planejamento operacional e resultados históricos de perfuração. Quando os dados permanecem isolados, as equipes tomam decisões sem ter uma visão completa da situação.
- Tomem decisões mais bem fundamentadas por meio da visualização do cenário completo da subsuperfície, em vez de conjuntos de dados isolados.
- Melhorem a colaboração, permitindo que geólogos, engenheiros geotécnicos, hidrogeólogos e planejadores de minas trabalhem com base em uma única fonte de informações.
- Reduzam os riscos preservando o contexto, a linhagem e as relações entre os conjuntos de dados, facilitando a compreensão sobre a precisão e a confiabilidade das informações.
- Aumentem a produtividade eliminando o tempo gasto na busca, na conciliação e na validação de informações em vários sistemas.
Tudo isso também viabiliza o uso da inteligência artificial, pois ela só consegue analisar os dados aos quais tem acesso. Uma base unificada de dados permite que a inteligência artificial conecte as informações dos fluxos de trabalho, em vez de analisar arquivos ou aplicativos isolados.
A geologia é uma atividade incerta. Os dados são escassos, interpretativos e apenas se tornam mais confiáveis à medida que a mineração avança para a produção. Quanto mais completos, conectados e contextualizados forem os dados, mais precisas e confiáveis serão as decisões, sejam elas tomadas por uma pessoa ou com o suporte da inteligência artificial.
Fonte: Getty
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Dados contextualizados geram confiança
Ao tomar uma decisão, precisamos considerar a fonte e o contexto.
Na mineração, dados sem contexto podem ser enganosos e levar a decisões dispendiosas. Uma análise de furo de sondagem, um modelo geológico, uma medição geotécnica ou uma estimativa de recursos só se torna útil quando você compreende de onde esses dados vieram, como foram coletados, quais hipóteses foram aplicadas, quem os modificou e como se relacionam com outros conjuntos de dados.
Por exemplo, saber que uma amostra de rocha contém um certo teor de cobre é útil. Saber onde a amostra foi coletada, como seu teor foi analisado, quando foi coletada, a qual domínio geológico pertence e se os dados foram validados fornece o contexto necessário para confiar nessas informações e agir com base nelas. Sem esse contexto, engenheiros e geólogos correm o risco de tomar decisões com base em interpretações incompletas ou incorretas.
Recursos avançados de computação impulsionam a IA
Os softwares tradicionais de geologia e geociência exigem que os usuários levem os dados para aplicativos nos desktops, refletindo as realidades práticas dos ambientes operacionais remotos e a necessidade de proteger informações altamente proprietárias. Agora, os avanços em segurança e conectividade com a Internet estão reduzindo essas limitações. Ao mesmo tempo, a crescente necessidade de fluxos de trabalho conectados, colaboração e inteligência artificial está acelerando a adoção da nuvem, à medida que o valor dos dados depende cada vez mais de reuni-los em um ambiente seguro, confiável e acessível.
Levar a computação até os dados é importante porque a transferência de grandes conjuntos de dados de mineração costuma ser lenta, dispendiosa e arriscada.
Modelos geológicos, bancos de dados de furos de sondagem, dados geofísicos, análises geotécnicas, imagens e dados históricos podem ser extremamente grandes. Tradicionalmente, os dados são extraídos de vários sistemas, copiados para computadores locais, processados e, em seguida, migrados novamente, gerando atrasos, problemas de controle de versões e riscos adicionais de segurança.
- Desempenho: cálculos e análises em grande escala podem aproveitar os recursos de computação em nuvem, possibilitando o processamento de grandes conjuntos de dados com mais rapidez.
- Integridade de dados: os dados permanecem em um ambiente controlado, reduzindo a duplicação, os conflitos de controle de versões e o risco de trabalhar com informações desatualizadas.
- Viabilização do uso de IA: os agentes de inteligência artificial podem acessar diretamente conjuntos de dados confiáveis e algoritmos de geociência aprovados, sem precisar coletar e conciliar dados de diversas fontes desconectadas.
Como o Seequent Evo oferece suporte a dados preparados para IA
O Evo fornece a base de dados e de recursos computacionais confiáveis necessária para tornar a inteligência artificial útil para a mineração. Ele reúne dados geocientíficos da Seequent e de aplicativos de terceiros em áreas de trabalho seguras e colaborativas, reduzindo os silos de dados e ajudando as equipes a trabalhar com informações atualizadas e compartilhadas. Ao preservar a estrutura, as relações, a linhagem e as permissões relacionadas a esses dados, o Evo fornece às pessoas e à inteligência artificial o contexto necessário para interpretá-los com confiança. Suas APIs abertas conectam fluxos de trabalho e oferecem suporte a aplicativos personalizados, permitindo importar dados de qualquer fonte que disponibilize uma API ou uma opção de exportação em CSV, além de oferecer conectores para softwares de plano de lavra amplamente utilizados, como o Deswik. Os recursos de computação em nuvem levam o processamento escalável e o aprendizado de máquina diretamente até os dados, reduzindo a transferência desnecessária, a duplicação, os conflitos de controle de versões e os riscos de segurança.
Isso permite utilizar a inteligência artificial com base em dados geocientíficos confiáveis e fluxos de trabalho de domínios aprovados.
O Evo também se torna a base para o aprendizado futuro. Ao preservar não apenas os dados, mas também as interpretações, hipóteses, decisões, alterações e os resultados associados a eles, o Evo ajuda as empresas a reter conhecimentos que, de outra forma, poderiam se perder entre projetos, transferências ou mudanças na equipe. Com o tempo, as equipes e a IA podem aprender com o que funcionou, o que não funcionou e seus motivos, permitindo que a compreensão da geologia se acumule, em vez de precisar ser repetidamente reconstruída. Isso transforma a expertise local em um recurso empresarial e ajuda a garantir que cada nova decisão se beneficie da experiência adquirida pela empresa ao longo do tempo.