A Inteligência Artificial (IA) tem sido anunciada como uma solução para otimizar a mineração de recursos críticos, como lítio e cobalto, necessários para baterias de carros elétricos e energias renováveis. Assim, promessas de maior eficiência, redução de impactos ambientais e práticas mais responsáveis se tornaram frequentemente associadas ao uso de IA no setor.
No entanto, como ocorreu durante a Revolução Industrial, quando os avanços tecnológicos foram celebrados sem considerar os impactos de longo prazo, a ambição de explorar a natureza pode novamente superar as intenções de equilíbrio sustentável. Ou seja, mesmo com os esforços significativos de diversos setores na busca por soluções, o ritmo acelerado da exploração de recursos críticos são capazes de gerar consequências ambientais e sociais que ainda não estão totalmente compreendidas.
Além disso, os críticos argumentam que a aplicação da IA na mineração pode ser mais uma estratégia de greenwashing — ou seja, um disfarce para práticas predatórias.
Greenwashing – o que é, tipos e casos escandalosos
Neste artigo, exploramos se a IA está realmente promovendo a sustentabilidade na mineração ou se é apenas mais um avanço tecnológico sem responsabilidade ambiental.
IA na Mineração e Extração de Recursos para Baterias de Carros Elétricos
A transição para energias renováveis e a popularização de carros elétricos dependem de metais como lítio, cobalto e níquel. A IA está transformando a mineração desses recursos, principalmente nos seguintes aspectos:
1. Identificação de Depósitos Minerais
- Como funciona: Modelos de IA analisam imagens de satélite, dados geológicos e sensores para identificar depósitos minerais com maior precisão.
- Benefício: Isso reduz o número de perfurações desnecessárias, preservando áreas que poderiam ser exploradas sem necessidade.
- Exemplo: Empresas como a Rio Tinto usam IA para mapear depósitos minerais no Canadá, diminuindo em até 30% o impacto de explorações iniciais.
2. Automação de Operações Mineradoras
- Como funciona: Usam caminhões autônomos e perfuradoras controladas por IA em minas, reduzindo assim o desperdício de materiais e energia.
- Benefício: A automação melhora a eficiência energética e reduz o consumo de combustíveis fósseis.
- Exemplo: A BHP Billiton relatou que seus sistemas automatizados reduziram emissões de carbono em 10% desde 2021.
3. Reaproveitamento de Resíduos
- Como funciona: Algoritmos de Inteligência Artificial (IA) otimizam a separação de resíduos em materiais reaproveitáveis e lixo, permitindo assim a reciclagem de metais preciosos.
- Benefício: Isso reduz a dependência de novas extrações e principalmente o impacto ambiental associado.
Impactos Sociais e Ambientais da Mineração Assistida por IA
Embora a Inteligência Artificial (IA) traga eficiência, os impactos sociais e ambientais da mineração, continuam sendo preocupantes. Por exemplo:
1. Impactos Sociais
- Deslocamento de Comunidades: A identificação de novos depósitos frequentemente leva ao deslocamento de comunidades indígenas e rurais, mesmo que a tecnologia minimize a área explorada.
- Exploração de Trabalhadores: Países como a República Democrática do Congo continuam sendo o epicentro da mineração de cobalto, com trabalho infantil e exploração persistindo, mesmo com a introdução da IA.
Exemplo:
Estima-se que 70% do cobalto mundial venha do Congo, onde há condições de trabalho precárias, com pouca ou nenhuma compensação para comunidades locais ( segundo a Amnesty (Anistia) International).
2. Impactos Ambientais
Degradação de Ecossistemas: Apesar da eficiência promovida pela Inteligência Artificial (IA), a mineração de lítio em áreas como o deserto de Atacama (Chile) consome grandes quantidades de água, colocando em risco os ecossistemas locais. De forma semelhante, a mineração submarina em busca de cobalto e outros metais preciosos ameaça ecossistemas marinhos. A extração em crostas ricas em cobalto, presentes em montes submarinos e planícies abissais, pode causar danos irreversíveis à fauna e à flora marinhas, que os pesquisadores ainda nem estudaram em sua maioria.
Emissões Persistentes: Mesmo com a automação, o transporte e o processamento de minerais ainda utilizam energia de fontes não renováveis em muitos casos, contribuindo para a emissão de gases de efeito estufa.
Exemplo:
A extração de lítio no Chile consome até 500 mil litros de água por tonelada de lítio extraída, ameaçando a sobrevivência de comunidades locais e espécies nativas (segundo o WWF). Já na mineração submarina, o revolvimento de sedimentos durante a extração de cobalto pode liberar carbono armazenado no fundo do oceano, exacerbando o aquecimento global.
Mineração submarina – O que é, tipos, números impactantes e alarmantes
Greenwashing em Tecnologias de Mineração Sustentável com uso de IA
Embora a aplicação da Inteligência Artificial (IA) na mineração seja apresentada como uma solução sustentável, em muitos casos, essas práticas podem mascarar problemas estruturais do setor.
Como o Greenwashing Funciona na Mineração?
- Foco no Processo, Não nos Resultados: Empresas anunciam tecnologias “sustentáveis”, mas continuam extraindo em grande escala, sem reduzir significativamente seus impactos.
- Uso de Dados Ambíguos: Relatórios destacam melhorias locais, como redução de emissões em minas específicas, mas ignoram os impactos sociais e ambientais globais.
- Falta de Transparência: Informações sobre uso de IA muitas vezes não explicam como as comunidades locais ou a biodiversidade foram protegidas.
Exemplo:
Gigantes da mineração afirmam que suas práticas são sustentáveis porque utilizam Inteligência Artificial (IA) para eficiência. No entanto, a falta de regulamentação global permite que 75% das empresas do setor evitem divulgar dados reais sobre impactos socioambientais (Global Witness, 2023).
IA na Mineração Sustentável: Avanço ou Contradição?
A IA tem o potencial de revolucionar a mineração e assim torna-la sustentável, mas enfrenta desafios significativos. Por exemplo:
Vantagens Reais:
- Otimização de Recursos: Reduz o desperdício e melhora a eficiência das operações.
- Redução de Emissões Locais: Processos automatizados podem diminuir o consumo de combustíveis fósseis.
- Reaproveitamento de Materiais: Melhora o gerenciamento de resíduos e incentiva a reciclagem.
Contradições:
- Pegada Ambiental Persistente: A mineração assistida por IA ainda depende de energia não renovável e gera impactos ambientais irreversíveis.
- Impactos Sociais Não Resolvidos: Comunidades vulneráveis continuam enfrentando deslocamentos e exploração.
- Greenwashing Generalizado: Muitas empresas usam a IA para melhorar sua imagem, sem implementar mudanças reais e substanciais.
Inteligência Artificial (IA) na Mineração e as Alternativas Sustentáveis
Para que a mineração sustentável assistida por Inteligência Artificial (IA) seja mais do que marketing, é essencial adotar abordagens responsáveis:
- Uso de Energias Renováveis: Substituir combustíveis fósseis por energia solar ou eólica nas operações.
- Transparência e Governança: Exigir relatórios detalhados sobre o impacto ambiental e social das operações mineradoras.
- Parcerias Locais: Envolver comunidades afetadas nas decisões e garantir que elas se beneficiem economicamente.
- Prioridade para a Reciclagem: Incentivar a recuperação de metais em produtos descartados para assim reduzir a dependência de novas extrações.
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Em resumo
Embora a IA esteja tornando a mineração mais eficiente, sua capacidade de promover sustentabilidade ainda é limitada por práticas estruturais e impactos não resolvidos. O uso de IA pode ser um avanço significativo, mas, se mal aplicado, é apenas uma ferramenta de greenwashing, mascarando os danos ambientais e sociais do setor.
A transição para uma mineração verdadeiramente sustentável exige mais do que tecnologia: requer mudanças profundas em políticas, práticas corporativas e compromissos éticos. Afinal, o avanço não é medido apenas pela eficiência, mas também pelo equilíbrio entre progresso econômico, justiça social e preservação ambiental.
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