de.wedoany.com-Bericht: BHP arbeitet mit Microsoft zusammen, um mithilfe von Hochleistungsrechnen und Künstlicher Intelligenz die Durchmusterung von Molekülverbindungen für die Kupferlaugung zu beschleunigen und so die Kupfergewinnung aus bestehenden Erzkörpern zu steigern.
Die weltweite Nachfrage nach Kupferproduktion wächst aufgrund des Bevölkerungswachstums, der Energiewende, der Digitalisierung und des Aufbaus von Infrastruktur für Künstliche Intelligenz. Da die Erschließung neuer Kupferminen zunehmend schwieriger und kostspieliger wird, wird die Steigerung der Mineralienrückgewinnung aus bestehenden minderwertigen Erzen zu einem wichtigen operativen Hebel. Traditionell beruht die Entdeckung wirksamer Kupferlaugungsmittel auf kontinuierlichen, manuellen Versuch-und-Irrtum-Laborprozessen. Angesichts von Millionen potenzieller Molekülstrukturen können physikalische Tests Jahrzehnte dauern. Um den Forschungs- und Entwicklungszyklus zu verkürzen und gleichzeitig die wissenschaftliche Genauigkeit zu gewährleisten, haben BHP, Microsoft und Prescience Insilico eine Partnerschaft geschlossen, die BHPs großflächigen Bergbaubetrieb und metallurgische Daten, Microsofts leistungsstarke Cloud-Computing-Plattform und Prescience Insilicos spezialisierten digitalen Rahmen kombiniert.
Die technische Lösung basiert auf der Microsoft Discovery-Plattform, die wissenschaftliche Forschung und Entwicklung durch cloudbasiertes Hochleistungsrechnen (HPC) und spezielle KI-Agenten beschleunigt. Die Rechenarbeit wird von den drei Parteien gemeinsam erledigt: Microsoft und Prescience Insilico stellen die zugrunde liegende fortschrittliche Rechnerarchitektur, KI-Modelle und quantenchemische Rechen-Engines bereit; BHP nutzt physikalische Daten, um die digitalen Modelle zu konfigurieren und zu kalibrieren, sodass sie die chemischen und mineralischen Bedingungen der Erze in seinem globalen Betrieb genau widerspiegeln. Das integrierte System führt Zehntausende automatisierte quantenchemische Berechnungen und Molekülsimulationen durch, durchmustert über 500.000 Zielmoleküle und bewertet Parameter wie Extraktionseffizienz, Betriebsbeschränkungen, Toxizitätsniveaus und Umweltauswirkungen, um schließlich eine kleine Anzahl hochwahrscheinlicher Kandidatenmoleküle herauszufiltern.
Die Projektimplementierungsstrategie verbindet digitale Simulation mit physikalischer Laborverifikation. In der Anfangsphase hat das Team mithilfe der Microsoft Discovery-Plattform bereits erfolgreich über 500.000 Moleküle durchmustert. Das Projekt ist in die nächste Phase eingetreten, in der die vom KI-System identifizierten leistungsstarken Kandidatenmoleküle aus der digitalen Umgebung extrahiert und an Wissenschaftler in australischen Laboren zur physikalischen Prüfung übergeben werden. Diese Feldlabortests werden die simulierten Leistungsparameter unter den tatsächlichen Randbedingungen der BHP-Erzkörper validieren und so die Grundlage für eine zukünftige großflächige Bereitstellung und industrielle Anwendung im globalen Kupferbetrieb legen.
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