Algoritmos, aprendizado de máquina, análise de dados, inteligência artificial. O que tudo isso tem a ver com geologia e petróleo? A princípio, pode parecer difícil traçar qualquer tipo de relação. Porém, as áreas têm muito a contribuir entre si. Prova disso é um trabalho que utiliza Ciências de Dados para analisar rochas em regiões de interesse e identificar suas características minerais.
Os estudos são realizados pelos geólogos Rafael Rubo, da Petrobras, e Cleyton Carneiro, professor do Departamento de Engenharia de Minas e Petróleo (PMI) da Escola Politécnica (Poli) da USP. Carneiro foi o orientador de doutorado de Rafael na Poli e, sob a tutela do professor Afonso Paiva, os dois fizeram parte do MBA em Ciências de Dados oferecido pelo Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) e pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos.
“Em toda a cadeia, vamos precisar das Ciências de Dados porque, principalmente no âmbito geológico, da caracterização das rochas, as atividades sempre foram muito interpretativas. As técnicas vêm para sistematizar algo que era intuitivo e, agora, podemos classificar minerais com aprendizado de máquina e reduzir o viés interpretativo do petrógrafo”, afirma Carneiro.
