太平洋西北国家实验室（PNNL）研究团队开发了一套由人工智能引导的自动化工作流程。该系统利用廉价的大宗化学品，为工业合作伙伴优化关键矿物的提纯与回收工艺。通过AI智能体与半自主实验室的协同，传统需耗时数月甚至数年的复杂分离实验被大幅缩短至数天内完成，在提升回收率与纯度的同时，有效验证了工艺的经济可行性与规模化潜力。
AI加速从工业废料中选择性高收率回收关键矿物
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太平洋西北国家实验室（PNNL）研究团队开发了一套由人工智能引导的自动化工作流程。该系统利用廉价的大宗化学品，为工业合作伙伴优化关键矿物的提纯与回收工艺。通过AI智能体与半自主实验室的协同，传统需耗时数月甚至数年的复杂分离实验被大幅缩短至数天内完成，在提升回收率与纯度的同时，有效验证了工艺的经济可行性与规模化潜力。
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美国能源部太平洋西北国家实验室（PNNL）的研究团队部署了人工智能（AI）智能体，有望将现实工业废料中关键矿物的回收周期从传统人工实验所需的数月甚至数年大幅缩短至数天。
该团队由PNNL材料科学家Elias Nakouzi领导，创建了一个与一系列特制AI智能体相连的半自主实验室以实现目标。该系统被命名为“关键元素回收与优化计算机智能”（CICERO），不仅能评估提纯目标元素的最佳方法，还能初步评估该方法在经济上的可行性与规模化潜力。研究人员已将相关成果发表于《Materials Horizons》期刊。
Nakouzi表示：“我们连接了液体处理机器人、样品处理设备和两台分析仪器，构建了一套AI辅助工作流程，能够快速从工业样品中分离出关键矿物。这些工业原料如同复杂的化学混合物，要从中开发出有效分离单一元素的方法通常需要数月甚至数年。而借助CICERO，我们将这一时间缩短到了几天。”
为验证该系统的价值，研究团队测试了三种不同的工业废料：两种不同类型的废旧磁体以及油气开采废水。
科学家将废料成分描述输入特制的AI智能体。智能体随后评估了分离后的价值、浓度及潜在产品纯度，进而提出技术与经济回收建议。在试运行中，AI智能体建议从油气开采废水中回收镁元素，从磁体废料中回收钕和镨，以及回收对高性能航空航天磁体和核反应堆至关重要的稀土元素钐。
此类原料评估传统上需要数月的分析与初步实验室方案准备。
而现在，AI智能体在一天内即可利用已发表的科学文献制定出96个并行实验的计划，涵盖所有分离化学品的配方、添加顺序及时间步骤。随后，液体处理机器人执行这些指令。
在这些初始实验中，人工操作员负责制备完成的实验样品以进行最终化学分析。但所得数据由AI自动评估以确定是否需要优化调整；如有必要，AI将启动第二轮96个实验以进一步提升纯度与收率。
Nakouzi指出：“我们能够在几个月内构建并执行这一工作流程，是因为它建立在PNNL多年来在材料科学、化学、分离技术及地球科学领域的机构专业知识基础之上。”
CICERO由SciLink驱动，这是一个由PNNL开发并获得美国能源部科学办公室支持的智能体AI平台。
PNNL物理科学家Maxim Ziatdinov（其研究融合了AI、数据科学与仪器控制）表示：“智能体AI使我们能够从现有的关键矿物回收工业实践中挖掘出更大价值。”
Ziatdinov及其同事正迅速为CICERO拓展更多应用场景，要求它超越初始构想进行推理，并结合早期实验数据生成更优方案。他表示：“随着处理的实验结果越来越多，未来有望在更广泛的原料中锁定更多关键材料。”
随着美国本土生产的关键材料需求不断增长，由CICERO等工作流程开发的快速解决方案可为工业界提供新动力，促使其最大限度地从废弃物中生产高价值商品。
研究人员指出，尽管磁体与石油废水的回收尚未实现工业化规模，但CICERO提供的路径已证明具备工业可行性，因为实验中所使用的廉价大宗化学品已在其他化学分离工艺中实现工业级应用。
Nakouzi表示：“我们正站在令人兴奋的突破边缘。这不仅如我们在此展示的那样关乎优化与效率，更有可能通过这些平台发现全新的化学与材料科学。”
除Ziatdinov和Nakouzi外，PNNL研究人员Andrew Ritchhart、Sarah I. Allec、Pravalika Butreddy、Krista Kulesa、Qingpu Wang和Dan Thien Nguyen也参与了本研究。该研究得益于PNNL的多项内部投资：非平衡传输驱动分离（NETS）计划、基于边缘自主学习的合成与控制自适应可调性（ATSCALE）计划以及基础自主性投资（Foundational Autonomy Investment）。
资讯来源
- Magnetics Magazine (2026-07-20)
- 原文链接： AI Speeds Selective and High-Yield Recovery of Critical Minerals from Industrial Waste