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Dentre as etapas de um projeto de mineração destaca-se a pesquisa mineral, com objetivos de identificar, estudar e avaliar os depósitos minerais. Nesta etapa específica ocorre a transformação dos recursos minerais inferidos, em indicados e por fim medidos, e caso seja viável sua explotação, em reservas minerais prováveis e/ou provadas. A descoberta destas reservas é marco impactante para o desenvolvimento industrial, tecnológico e econômico de uma sociedade. Este artigo tem como objetivo principal apresentar a utilização de uma técnica de machine learning para identificação de estruturas de particular interesse geológico, a partir de imagens de satélite. A técnica aplicada foi o Clustering Large Applications (CLARA) que é um algoritmo não-supervisionado para agrupamento de dados, com alta performance em banco de dados massivos. A área utilizada como estudo de caso foi o Quadrilátero Ferrífero, uma das maiores províncias minerais do planeta, localizada no estado de Minas Gerais, Brasil. Os resultados do modelo CLARA permitiram delinear todas as feições que formam o Quadrilátero Ferrífero. Neste contexto acredita-se que esta possa ser uma boa ferramenta para seleção de alvos exploratórios reduzindo incerteza e risco aos investidores. O que propicia não somente a atração de novas empresas para pesquisa mineral, além da ampliação das reservas dos recursos minerais brasileiros. |
