Geração de alvos minerais por inteligência artificial: machine learning aplicado à fusão de dados geofísicos (grav/mag/radiometria) e geoquímicos para ranquear as áreas com maior favorabilidade mineral — antes de gastar um real em sondagem. Estudos comparados mostram redução de 60-80% na área de busca exploratória.
Exploração mineral é um jogo de probabilidade: cada hectare sondado custa caro, e a maioria dos furos é seca. A IA estatística comprime o espaço de busca para as áreas onde a geologia, a geofísica e a geoquímica convergem — concentrando o orçamento onde a chance de descoberta é maior.
Rankamento de portfólio de áreas e priorização de alvos antes de comprometer CAPEX com sondagem — essencial para levantar rodadas com investidores.
Uma camada de modelagem preditiva que potencializa o trabalho clássico de mapeamento — entregue como mapa de favorabilidade validado estatisticamente.
Due diligence técnica independente: avaliação objetiva da favorabilidade de projetos antes do aporte, com métricas reproduzíveis e auditáveis.
Reavaliação de dados históricos de exploração com algoritmos modernos — brownfield exploration frequentemente revela alvos que a análise manual deixou passar.
Um fluxo reproduzível e auditável, integrando bases públicas e dados da empresa em um modelo de favorabilidade mineral validado espacialmente.
BASES PÚBLICAS ──► ANM/SIGMINE · SGB/CPRM (GeoSGB via WFS) · ANA · IBGE
DADOS EMPRESA ──► sondagens · geoquímica própria · geofísica · cartas de campo
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│ DATA FUSION & FEATURE ENGINEERING │
│ grav · mag · radiometria (K/U/Th) │
│ + geoquímica solo/sed. corrente │
│ + geologia · estruturas · MDE │
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│ MODELOS DE MACHINE LEARNING │
│ Random Forest · Gradient Boosting │
│ Redes Neurais (deep learning) │
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│ VALIDAÇÃO K-FOLD ESPACIAL │
│ blocos geográficos (sem vazamento) │
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MAPA DE FAVORABILIDADE + RANKING DE ALVOS + relatório técnico (WebGIS/KML)
Ensembles de árvores treinados sobre ocorrências conhecidas para aprender a assinatura multiespectral e multifonte da mineralização — robustos, interpretáveis (importância de variáveis) e eficazes com amostras pequenas, o cenário real da exploração.
Arquiteturas profundas capturam padrões não-lineares entre geofísica, geoquímica e geologia que métodos lineares não enxergam — especialmente em províncias com dados densos.
Validação cruzada espacial: o território é dividido em blocos geográficos e o modelo é testado sempre em blocos que nunca viu — evitando o otimismo artificial da validação aleatória em dados espaciais.
Da organização das bases públicas à entrega do mapa de alvos priorizados — tudo documentado e reproduzível.
Coleta automatizada dos processos minerários, ocorrências, cartas geológicas e levantamentos geofísicos das bases públicas federais, consumidas via serviços WFS — dados abertos oficiais do Governo Federal.
Empilhamento de grades de gravimetria, magnetometria e radiometria (K/U/Th) com geoquímica de solo e sedimento de corrente, geologia e lineamentos — tudo na mesma malha de análise.
Mapa de favorabilidade mineral contínuo (0-100%) ranqueando cada célula da área — a base quantitativa para decidir onde sondar primeiro e onde abandonar.
Classificação dos polígonos de requerimento de pesquisa (próprios ou de terceiros) por score de favorabilidade — para decisões de aquisição, farm-in e priorização de portfólio.
Mapas interativos navegáveis com camadas de favorabilidade, alvos priorizados, processos ANM e dados de suporte — acessível ao time de campo no tablet.
Documentação completa: fontes de dados, engenharia de variáveis, métricas de validação (AUC, precisão por bloco), limitações do modelo e recomendações de próximos passos.
As maiores mineradoras do mundo já colhem resultados mensuráveis com inteligência artificial — e as bases públicas brasileiras nunca estiveram tão acessíveis.
A combinação de dados públicos abertos (ANM/SIGMINE + SGB/CPRM via WFS) com algoritmos maduros de machine learning democratizou o target generation: o que antes era privilégio das majors agora está ao alcance de mineradoras junior e consultorias de exploração.
Metodologia em etapas, com validação técnica e entregas incrementais.
Definimos a substância-alvo e a província mineral; compilamos ANM/SIGMINE, SGB/CPRM via WFS e os dados proprietários da empresa.
Construímos a malha única de análise com grav/mag/radiometria, geoquímica, geologia, estruturas e terreno — padronizados e com controle de qualidade.
Treinamos Random Forest, Gradient Boosting e Redes Neurais com validação K-fold espacial em blocos — métricas realistas de desempenho em área nova.
Entregamos o mapa de favorabilidade, o ranking de alvos e o relatório técnico auditável — pronto para orientar o programa de sondagem.
Fale com a IlhaGeo e receba uma avaliação gratuita da viabilidade de target generation com IA para a sua substância e província mineral — com dados ANM/SIGMINE e SGB/CPRM.