A separação de terras raras que só a China domina bem virou um problema de computação quântica

USA Rare Earth, Pasqal e Riven Systems uniram mineração, computação quântica e um laboratório químico automatizado para tentar encontrar moléculas mais eficientes na separação de terras raras — hoje o gargalo real da cadeia, não a mineração em si.

A USA Rare Earth, dona da mina de Round Top, no Texas, e de uma planta de ímãs em construção em Oklahoma, anunciou em 17 de setembro de 2026 uma parceria de três pontas com a francesa Pasqal, especializada em computação quântica de átomos neutros, e a Riven Systems, que opera um laboratório químico automatizado. O objetivo declarado é desenvolver moléculas extratoras mais eficientes para separar o carbonato misto de terras raras — o MREC, sigla em inglês para Mixed Rare Earth Carbonate — numa etapa da cadeia produtiva que hoje é dominada quase inteiramente por processadores chineses, independentemente de onde o minério bruto foi extraído. A Riven vai conduzir milhares de experimentos automatizados para gerar dados sobre como diferentes moléculas se ligam seletivamente a cada elemento de terras raras. Esses dados alimentam dois caminhos paralelos: modelos de aprendizado de máquina clássico e modelos de aprendizado de máquina quântico rodando no processador de átomos neutros da Pasqal, comparados lado a lado para ver qual encontra candidatos melhores. As matérias-primas de teste incluem minério da própria Round Top, MREC comprado de terceiros e sucata de manufatura de ímãs reciclada. Nenhuma das partes revelou cronograma de comercialização, valor investido ou resultado técnico já obtido — o anúncio marca o início da colaboração, não a entrega de uma tecnologia pronta.

O detalhe que raramente aparece nas manchetes sobre a corrida por terras raras é que a vantagem chinesa nunca foi principalmente geológica — é química e, sobretudo, de engenharia de processo acumulada ao longo de décadas. Os dezessete elementos de terras raras são quimicamente quase idênticos entre si, um efeito conhecido como contração dos lantanídeos, o que torna a separação de um elemento do outro um problema de precisão extrema. O método padrão, extração por solvente, normalmente exige centenas de estágios em cascata de misturadores-decantadores, cada um refinando ligeiramente a pureza da separação — um processo caro, que consome muito reagente e energia, e que a indústria chinesa domina depois de mais de trinta anos otimizando a receita molécula por molécula, por tentativa e erro em escala industrial. É exatamente esse processo de tentativa e erro que a parceria tenta comprimir. A ideia por trás do aprendizado de máquina quântico é que simular como uma molécula específica se liga a um elemento de terras raras é, na essência, um problema de mecânica quântica — orbitais eletrônicos interagindo entre si —, e computadores quânticos podem ser mais eficientes que computadores clássicos para simular exatamente esse tipo de interação. Se a aposta se confirmar, o resultado não seria apenas achar uma molécula melhor, mas reduzir o número de estágios de separação necessários, o que diminui diretamente o tamanho, o custo de capital e o consumo de energia de uma planta de separação — a barreira que hoje afasta a maioria das tentativas ocidentais de competir com a China nessa etapa específica da cadeia, mesmo quando a mineração em si já está resolvida. A divisão de trabalho também importa como modelo: a Riven fornece dados experimentais reais em volume, a Pasqal contribui a capacidade de simulação quântica, e a USA Rare Earth garante que qualquer candidato promissor seja validado em condições de processamento reais no seu centro de pesquisa em Wheat Ridge, Colorado, antes de qualquer consideração de uso comercial — nenhuma das três partes tenta resolver o problema sozinha.

Para quem acompanha a tentativa ocidental de reduzir a dependência da China em terras raras, essa parceria aponta para onde está o gargalo real: não é a extração do minério, é a separação química que vem depois dela. Estados Unidos, Austrália e países da União Europeia já têm ou estão desenvolvendo minas de terras raras fora da China — o que continua faltando é capacidade de separação competitiva em custo e escala fora do território chinês. Uma tecnologia que reduza o número de estágios de extração por solvente necessários tornaria plantas de separação menores e mais baratas viáveis fora da China, ampliando o número de players capazes de entrar nessa etapa específica da cadeia. Isso não significa que o resultado está garantido — aprendizado de máquina quântico aplicado a química ainda é uma fronteira de pesquisa, sem casos comerciais comprovados em escala industrial em nenhum setor até agora, e nem a Pasqal nem a USA Rare Earth prometeram prazo. Mas o simples fato de uma mineradora, uma empresa de computação quântica e um laboratório automatizado decidirem apostar juntos nessa combinação específica mostra que o setor está disposto a testar caminhos não convencionais para resolver um problema que a abordagem tradicional, décadas de otimização incremental de engenharia química, nunca resolveu fora da China.