Na indústria de mineração, a exploração de recursos minerais e planejamento estratégico de uma mina depende da modelagem geoespacial de variáveis composicionais (ex: teores de ouro, cobre, ferro), medidas ao longo de furos de sondagem e de variáveis geometalúrgicas estimadas em ensaios laboratoriais, que simulam o processamento do material na usina (ex: a competência à moagem e fatores de recuperação metalúrgica).
Pesquisadores na Vale iniciaram uma parceria com pesquisadores no Centro Pi para investigar novos modelos de aprendizado geoestatístico, que sejam capazes de realizar predições de variáveis geometalúrgicas, conhecidas por serem difíceis de modelar com métodos tradicionais da geoestatística.
Por meio de várias interações entre os times, diversos avanços estão sendo feitos, e modelos preditivos estão sendo propostos capazes de quantificar a incerteza associada às variáveis de interesse. Além disso, vários conhecimentos estão sendo trocados com o potencial de alterar algumas práticas na indústria e aumentar o uso de dados antes sub-utilizados.
Todos esses avanços estão sendo desenvolvidos durante um projeto de 4 meses, no qual alunos e pesquisadores revisam teorias estatísticas e desenvolvem software com uma solução matemática customizada para a empresa. Ao final do projeto, os profissionais recebem treinamento para aprender os principais conceitos por trás dos métodos, assim como o uso do software desenvolvido.