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Por Redação
O uso de inteligência artificial para reduzir riscos e acelerar a descoberta de depósitos minerais críticos esteve no centro da palestra da diretora executiva do Serviço Geológico do Canadá (GSC), Geneviève Marquis, durante o SIMEXMIN 2026. Em apresentação sobre uso de IA para reduzir riscos na exploração mineral, a pesquisadora destacou a cooperação entre Canadá e Brasil como estratégica para ampliar a capacidade de descoberta mineral diante da crescente demanda global por matérias-primas essenciais à transição energética.
Segundo Marquis, o objetivo da parceria é utilizar inteligência artificial, ciência de dados e mapeamento preditivo para tornar a exploração mineral mais eficiente e rápida. “O objetivo é reduzir os riscos da exploração mineral para acelerar a descoberta de novos depósitos minerais. Não é apenas reduzir riscos, mas também ir mais rápido”, afirmou.
A executiva explicou que o Canadá possui atualmente uma lista de 34 minerais críticos, embora seis deles sejam considerados prioritários pelo Serviço Geológico Canadense: cobalto, cobre, grafita, lítio, níquel e elementos terras raras. Ainda assim, ela destacou que essa lista continua em transformação devido às rápidas mudanças tecnológicas no setor de baterias.
“Hoje sabemos que a grafita será necessária, mas talvez o lítio seja substituído por outro elemento. Ainda estamos em uma corrida tecnológica para descobrir qual será o ingrediente definitivo da super bateria”, disse.
Inteligência artificial como estratégia nacional
Marquis afirmou que o Canadá vem consolidando uma cultura institucional voltada à inteligência artificial, especialmente após a criação de políticas federais específicas para IA. Segundo ela, todos os departamentos do governo canadense passaram a incorporar inteligência artificial em suas atividades.
“No Canadá, a inteligência artificial não é apenas uma ferramenta. Ela é uma cultura. É a maneira como estamos compreendendo nossa realidade e formulando novas perguntas aos dados que coletamos”, declarou.
Ela explicou que o Serviço Geológico do Canadá possui vantagens estratégicas para o desenvolvimento dessas aplicações, incluindo grande capacidade computacional, infraestrutura em nuvem e um dos maiores acervos de dados geológicos abertos do país. O órgão reúne cerca de 500 cientistas distribuídos em sete unidades de pesquisa e mantém uma coleção com mais de 30 milhões de amostras geológicas.
Em 2022, o governo canadense lançou o programa Critical Minerals Geoscience and Data, voltado ao desenvolvimento de pesquisas orientadas por dados e inteligência artificial. O programa recebe cerca de US$ 20 milhões anuais em financiamento.
“O conceito central é ser orientado por dados. Trabalhamos com sistemas baseados em conhecimento, geociência preditiva e avaliação de mercado”, explicou.
Parceria com o Brasil
Ao longo da palestra, Marquis enfatizou diversas vezes a importância da colaboração internacional, especialmente com o Serviço Geológico do Brasil (SGB). Segundo ela, Canadá e Brasil compartilham características geológicas semelhantes, incluindo escudos pré-cambrianos, grandes territórios remotos e alta concentração de minerais críticos.
“O Brasil é um componente-chave da nossa estratégia. Estamos aprendendo muito com o SGB”, afirmou.
Ela destacou que a integração de dados geológicos entre os dois países pode fortalecer modelos de inteligência artificial voltados à prospecção mineral. “Se colocarmos nossos dados juntos, vamos aumentar a capacidade dos nossos modelos de inteligência artificial. Quando mais dados forem adicionados, os modelos ficam mais fortes”, disse.
Brasil é um componente-chave da estratégia do Serviço Geológico Canandense, afirmou a diretora.
A pesquisadora também ressaltou que o acordo oficial de colaboração entre Canadá e Brasil foi formalizado em março deste ano, com apoio do consulado canadense no Brasil.
Deep learning e mapeamento preditivo
Durante a apresentação, Marquis detalhou pesquisas desenvolvidas em parceria com o Mila Institute, centro canadense de referência mundial em deep learning criado em Montreal. Segundo ela, o instituto passou a colaborar com o Serviço Geológico Canadense em projetos voltados ao mapeamento geológico e à caracterização do subsolo com auxílio de inteligência artificial.
“Conseguimos desenvolver pesquisas para apoiar o mapeamento geológico usando dados e deep learning”, explicou.
Ela relatou que os pesquisadores trabalham com grandes volumes de dados geofísicos e sísmicos para melhorar a resolução das interpretações do subsolo. A proposta é utilizar modelos preditivos para aumentar a precisão das campanhas de exploração mineral.
Marquis também apresentou exemplos de pesquisas em sistemas minerais auríferos no Canadá, incluindo trabalhos na região de Abitibi, onde técnicas de mapeamento 3D em alta resolução vêm sendo usadas para acelerar a descoberta de ouro.
Reaproveitamento de rejeitos minerais
Outro tema abordado foi o potencial de reaproveitamento de rejeitos minerais históricos como fonte de minerais críticos. Marquis citou pesquisas conduzidas em minas desativadas próximas à capital canadense, onde técnicas recentes permitiram recuperar fosfato e elementos terras raras presentes em resíduos de mineração.
“Não é apenas uma ideia teórica. Funciona. Conseguimos recuperar 97% do fosfato e 75% dos elementos terras raras em alguns rejeitos minerais”, afirmou.
Segundo ela, embora nem todos os depósitos de rejeitos sejam economicamente viáveis, alguns casos demonstram potencial para recuperação de minerais estratégicos.
Ao encerrar a palestra, Marquis reforçou que a cooperação internacional será decisiva para ampliar a competitividade na corrida global pelos minerais críticos.
“Brasil e Canadá têm muito em comum. Precisamos compartilhar dados, metodologias de inteligência artificial e trabalhar juntos para vencer a corrida pela descoberta de minerais críticos”, concluiu.
