Alunos de Harvard fizeram visita técnica ao projeto para analisar como IA pode otimizar a coleta e análise de dados no processamento de grafite, primeira mina da commodity a operar em décadas fora da China.
A South Star Battery Metals Corp. recebeu visita técnica realizada por integrantes da turma inaugural do programa Q-Fellows, do Harvard Innovation Labs, da Universidade de Harvard, entre 16 e 19 de setembro, ao projeto Santa Cruz, que contou com alunos que estudam o processamento de minerais críticos. O objetivo foi determinar como aplicações de IA podem proporcionar uma coleta de dados mais eficiente.
A pesquisa dos alunos trouxe uma nova perspectiva sobre a melhoria de processos, oportunidades de otimização e a potencial aplicação de novas tecnologias. A equipe foi composta por Raymond Jiang (Matemática Aplicada), Mary McColm (Ciência e Engenharia Ambiental), Fiona Millan (História da Ciência e Ciência da Computação) e Ethan Tan (Ciência da Computação e Estatística). Ethan não pôde viajar até o local, mas trabalhou no projeto. A equipe pesquisou a cadeia de suprimentos de minerais críticos. Isso incluiu mais de 100 entrevistas abrangendo os setores de mineração, processamento, laboratórios nacionais e governo. A pesquisa revelou que o principal gargalo para os minerais críticos é o processamento. Com aproximadamente 90% da capacidade de processamento de minerais críticos concentrada na China, o grupo identificou que o processamento fora da China é prejudicado pela transição da escala piloto para a produção comercial. A equipe analisou o grafite devido ao seu papel como insumo direto para baterias de íon-lítio.
A empresa foi considerada para inclusão no estudo pelo fato de o projeto Santa Cruz possuir capacidade de produção e de construção fora da China. O projeto Santa Cruz é a primeira mina de grafite a entrar em operação em décadas. O objetivo da equipe é determinar se os dados já gerados na planta podem ser utilizados de forma mais eficaz para embasar decisões relacionadas aos processos. Segundo Raymond Jiang: “Passamos dez semanas entrevistando pessoas sobre processamento mineral antes que qualquer um de nós sequer pisasse em uma planta industrial. Foi extremamente valioso perceber o quanto esse trabalho depende de um julgamento que não aparece em planilhas. Nosso objetivo é trabalhar com dados e identificar que tipo de análise estatística pode revelar informações genuinamente úteis para a equipe que atua em campo. Estamos abordando isso como uma pesquisa e, deliberadamente, não estamos prometendo resultados específicos”.
