Репортаж от Wedoany，Компания BHP сотрудничает с Microsoft, используя высокопроизводительные вычисления и искусственный интеллект для ускоренного отбора молекулярных соединений, применяемых при выщелачивании меди, с целью повышения эффективности извлечения меди из существующих рудных тел.
Мировой спрос на производство меди продолжает расти из-за роста населения, энергетического перехода, цифровизации и развития инфраструктуры для искусственного интеллекта. Поскольку разработка новых медных рудников становится всё более сложной и дорогостоящей, повышение извлечения минералов из существующих низкосортных руд становится важным операционным рычагом. Традиционно обнаружение эффективных выщелачивателей меди зависело от последовательных, ручных лабораторных процессов методом проб и ошибок, а физическое тестирование миллионов потенциальных молекулярных структур занимало десятилетия. Чтобы сократить цикл исследований и разработок, сохранив научную строгость, BHP, Microsoft и Prescience Insilico установили партнёрство, объединив крупномасштабные горные операции и металлургические данные BHP, высокопроизводительную облачную платформу Microsoft и специализированную цифровую платформу Prescience Insilico.
Техническое решение основано на платформе Microsoft Discovery, которая ускоряет научные исследования и разработки с помощью облачных высокопроизводительных вычислений (HPC) и специализированных AI-агентов. Вычислительная работа разделена между тремя сторонами: Microsoft и Prescience Insilico предоставляют базовую передовую вычислительную архитектуру, AI-модели и квантово-химические вычислительные движки; BHP использует физические данные для настройки и калибровки цифровых моделей, чтобы они точно отражали химические и минералогические условия руд на её глобальных объектах. Интегрированная система выполняет десятки тысяч автоматизированных квантово-химических расчётов и молекулярных симуляций, отбирая более 500 000 целевых молекул, оценивая их параметры, такие как эффективность извлечения, эксплуатационные ограничения, уровень токсичности и воздействие на окружающую среду, в конечном итоге отфильтровывая небольшое количество высоковероятных молекул-кандидатов.
Стратегия реализации проекта связывает цифровое моделирование с физической лабораторной проверкой. На начальном этапе команда успешно отобрала более 500 000 молекул с помощью платформы Microsoft Discovery. Проект перешёл на следующий этап, где высокопроизводительные молекулы-кандидаты, идентифицированные AI-системой, будут извлечены из цифровой среды и переданы учёным в австралийских лабораториях для физического тестирования. Эти полевые лабораторные испытания проверят смоделированные параметры производительности в соответствии с реальными условиями рудных тел BHP, закладывая основу для будущего масштабного развёртывания и промышленного применения в глобальных медных операциях.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
