La minera busca elevar la recuperación de cobre desde minerales cada vez más complejos, en medio de una demanda global presionada por electrificación, redes, digitalización e inteligencia artificial.
BHP y Microsoft están acelerando el desarrollo de nuevas soluciones de lixiviación para cobre mediante inteligencia artificial, computación de alto desempeño y simulaciones químicas avanzadas. El trabajo ya permitió analizar más de 500.000 moléculas con potencial para mejorar la extracción del metal rojo y reducir el tiempo de investigación frente a los métodos tradicionales de prueba y error en laboratorio.
La iniciativa apunta a uno de los desafíos centrales de la minería cuprífera: recuperar más cobre desde minerales de menor ley, más profundos o más difíciles de procesar, sin depender únicamente del desarrollo de nuevos yacimientos.
Qué están desarrollando BHP y Microsoft
La colaboración utiliza Microsoft Discovery, una plataforma basada en Azure que combina agentes de IA especializados, computación de alto rendimiento y flujos de trabajo científicos para acelerar investigación y desarrollo.
Según informó BHP, el proceso permitió pasar desde un universo de más de medio millón de posibles moléculas a un grupo reducido de candidatas que ahora están siendo probadas por científicos en laboratorios de Australia. Para ello se ejecutaron decenas de miles de cálculos de química cuántica y simulaciones orientadas a identificar reactivos con potencial para mejorar la lixiviación de cobre.
La minera trabaja además con Prescience Insilico, firma especializada en química computacional, para apoyar el análisis técnico de los compuestos evaluados.
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Por qué la lixiviación es clave para el cobre
La lixiviación es un proceso hidrometalúrgico que permite disolver cobre desde minerales para luego recuperarlo mediante extracción por solventes y electroobtención. Es una tecnología ampliamente utilizada en óxidos y en ciertos minerales de baja ley, pero su desempeño depende de variables geológicas, químicas y operacionales.
El desafío industrial está en encontrar reactivos que mejoren la recuperación, reduzcan costos y puedan adaptarse a las condiciones reales de los cuerpos minerales. BHP señaló que sus modelos están construidos sobre condiciones de mineral presentes en sus operaciones de cobre, con el objetivo de que los resultados sean prácticos, escalables y aplicables en faenas reales.
La compañía no informó aún una fecha de implementación industrial ni una estimación de impacto en toneladas adicionales de cobre producido. Por ahora, la etapa relevante es la validación de moléculas seleccionadas en laboratorio.
Las cifras detrás del anuncio
Empresa minera: BHP.
Socio tecnológico: Microsoft.
Plataforma utilizada: Microsoft Discovery.
Apoyo técnico: Prescience Insilico.
Moléculas evaluadas: más de 500.000.
Trabajo computacional: decenas de miles de cálculos y simulaciones de química cuántica.
Estado actual: moléculas seleccionadas en pruebas de laboratorio en Australia.
Objetivo: mejorar recuperación de cobre, reducir costos y evaluar alternativas con menor impacto ambiental.
Impacto para la producción minera
BHP afirmó que es el mayor productor mundial de cobre y que ha incrementado su producción del metal en torno a 30% desde 2021. Ese crecimiento ocurre en un contexto donde la industria enfrenta yacimientos de menor ley, mayor profundidad, más costos de desarrollo y permisos más exigentes.
La lectura sectorial es directa: si la minería logra elevar la recuperación desde minerales ya disponibles, puede sumar producción sin depender exclusivamente de nuevas minas, que suelen requerir años de permisos, inversión e infraestructura.
En ese sentido, la lixiviación avanzada puede transformarse en una palanca relevante para operaciones existentes, especialmente donde las características del mineral limitan la recuperación con tecnologías convencionales o donde mejorar algunos puntos porcentuales de eficiencia tiene impacto económico relevante por escala.
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IA aplicada a procesos, no solo a automatización
El acuerdo también muestra un cambio en el uso de inteligencia artificial en minería. La industria ya utiliza modelos predictivos, gemelos digitales, mantenimiento basado en datos y optimización de plantas. Pero este caso apunta a una capa más profunda: acelerar investigación metalúrgica y química para resolver problemas de proceso.
Microsoft explicó que Discovery está diseñado para imitar etapas del método científico mediante agentes de IA capaces de revisar literatura, generar hipótesis, ejecutar simulaciones y apoyar ciclos iterativos de aprendizaje. En minería, eso puede reducir el tiempo entre una hipótesis de laboratorio y una alternativa técnicamente viable.
El foco no está solo en automatizar tareas existentes, sino en acortar ciclos de innovación para enfrentar minerales más complejos y una demanda estructuralmente más alta por cobre.
Por qué importa para Chile y la minería del cobre
Aunque el anuncio no identifica una aplicación inmediata en una faena específica, BHP tiene una presencia relevante en Chile, donde opera Escondida, el mayor yacimiento de cobre del mundo, y participa en otros activos cupríferos. Por eso, cualquier avance en recuperación metalúrgica dentro del portafolio global de la compañía puede ser seguido de cerca por la industria local.
Chile enfrenta el mismo problema estructural: leyes más bajas, mayor dureza de mineral, presión sobre agua y energía, y necesidad de sostener producción en un mercado donde el cobre es crítico para redes eléctricas, electromovilidad, centros de datos, energías renovables e infraestructura industrial.
El avance de BHP y Microsoft no garantiza por sí solo un salto productivo inmediato. Pero sí marca una dirección tecnológica relevante: usar IA, simulación y ciencia de materiales para mejorar el rendimiento de procesos metalúrgicos que durante décadas dependieron de pruebas secuenciales más lentas.
Qué observará la industria
El próximo punto crítico será comprobar si las moléculas seleccionadas por la plataforma pueden rendir en pruebas metalúrgicas reales, bajo condiciones de mineral, agua, temperatura, cinética, costos, seguridad y restricciones ambientales propias de operaciones mineras.
La diferencia entre un avance computacional y una tecnología minera escalable estará en su desempeño operacional. Si las pruebas confirman mejoras de recuperación, menor toxicidad o menores costos, la colaboración podría abrir una ruta para acelerar la adopción de nuevos reactivos y procesos de lixiviación en grandes operaciones de cobre.
