BHP scannt 500.000 Moleküle per KI für effizienteres Kupfer-Leaching

Kupfer ist ein zentraler Rohstoff für Elektrofahrzeuge, Solaranlagen, Windturbinen und digitale Infrastruktur. Der Zugang zu Kupfer wird jedoch schwieriger: Lagerstätten liegen tiefer, sind weitläufiger und weisen geringere Gehalte auf. Bei minderwertigeren Erzen ist Kupfer eng an Mineralien und Gestein gebunden und lässt sich nicht durch konventionellen Bergbau direkt gewinnen. Eine etablierte Methode ist das Leaching – ein hydrometallurgischer Prozess, bei dem Kupfer durch Reagenzien aus dem Gestein herausgelöst und anschließend durch Lösungsmittelextraktion gewonnen wird.

Die Suche nach wirksameren Leaching-Reagenzien ist, wie BHP-Vizeprä­sidentin Innovation Jessica Farrell beschreibt, eine Aufgabe, an der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler seit Jahrzehnten arbeiten. Das klassische Vorgehen – sequenzielle Laborversuche nach dem Prinzip von Versuch und Irrtum über viele Jahre – stößt dabei an zeitliche und kapazitive Grenzen.

Seit Anfang 2025 arbeitet BHP gemeinsam mit Microsoft und dem Unternehmen für computergestützte Chemie Prescience Insilico an einem KI-gestützten Screening-Verfahren. Geochemiker und Datenwissenschaftler des Unternehmens haben dabei über 500.000 chemische Reagenzien bewertet, die potenziell eine effizientere Kupferextraktion ermöglichen könnten. Das Ergebnis des Screenings: eine eingegrenzte Auswahl von Molekülen, die nun von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern in australischen Laboren physisch getestet wird.

„Dieses Projekt soll unseren Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern ausgezeichnete Werkzeuge an die Hand geben, damit sie sich früher auf die vielversprechendsten Kupfer-Leaching-Lösungen konzentrieren können", erklärte Farrell. „Diese Arbeit erhöht unsere Geschwindigkeit, entlastet unsere Fachleute für tiefergehende Analysen und steigert unsere Erfolgschancen."

Das eingesetzte System ist Microsoft Discovery, eine KI-Plattform auf Azure-Infrastruktur, die seit Mai 2025 allgemein verfügbar ist. Die Plattform bildet die wissenschaftliche Methodik nach, indem sie Teams spezialisierter KI-Agenten einsetzt, die verschiedene Forschungs- und Entwicklungsfunktionen übernehmen – von der Auswertung wissenschaftlicher Literatur und der Hypothesengenerierung bis hin zu Experimentsimulationen und iterativem Lernen.

Im Rahmen des BHP-Projekts wurden dabei Zehntausende von Quantenchemie-Berechnungen und Simulationen durchgeführt. Die Plattform ist darauf ausgelegt, Datensilos zu überbrücken, verschiedene Datenquellen zu verbinden und die Integration mit physischen Labors, Robotik und Laborinstrumenten zu ermöglichen.

Wichtig: Die per KI vorselektierten Reagenzien müssen anschließend konventionellen Säulen- und Flaschtests unterzogen werden, um die KI-Vorhersagen unter standortspezifischen Bedingungen zu validieren.

Konkrete Ergebnisse aus den Labortests liegen nach aktuellem Stand der verfügbaren Quellen noch nicht vor. Das Screening hat jedoch die Zahl der für physische Tests in Frage kommenden Moleküle aus einem Ausgangspool von über 500.000 Verbindungen auf eine handhabbare Auswahl reduziert. Farrell beschreibt den Effekt des Ansatzes als Geschwindigkeitssteigerung und Erhöhung der Erfolgswahrscheinlichkeit gegenüber rein konventionellen Methoden.

Das Projekt steht beispielhaft für den Einsatz agentenbasierter KI in der industriellen Grundlagenforschung: Statt einzelner KI-Werkzeuge wird eine Plattform eingesetzt, die mehrere Schritte des wissenschaftlichen Prozesses gleichzeitig und koordiniert abarbeitet. BHP kombiniert diesen digitalen Optimierungsansatz mit weiteren Initiativen in seinem Kupferportfolio – darunter den Betrieb seiner chilenischen Minen Escondida und Spence mit 100 Prozent erneuerbarer Energie. Parallel dazu hat BHP Ventures eine strategische Investition in Terra AI getätigt, ein Unternehmen, das KI-gestützte geologische 3D-Modellierung zur Reduktion von Unsicherheiten bei der Rohstoffexploration entwickelt. Diese parallelen Investitionen deuten auf eine breitere Digitalisierungsstrategie entlang der gesamten Kupfer-Wertschöpfungskette hin.