Künstliche Intelligenz lüftet die Geheimnisse der Sauerstoffproduktion auf dem Roten Planeten

Die jüngsten Fortschritte bei der Herstellung von Sauerstoff auf dem Mars mithilfe eines KI-gestützten Roboterchemikers zur Herstellung von OER-Katalysatoren aus Marsmeteoriten stellen einen wichtigen Schritt zur Verwirklichung des Traums von der Kolonisierung des Mars dar. Diese Technologie verspricht die Schaffung einer Sauerstofffabrik auf dem Mars und soll die menschliche Besiedlung des Planeten der Realität näher bringen. Quelle: AI-Chemist Group an der University of Science and Technology of China

Einem KI-Chemiker ist es gelungen, einen Katalysator zur Herstellung von Sauerstoff aus Marsmeteoriten zu entwickeln.

Migrieren Sie dorthin und leben Sie dort Mars Sie sind oft Themen in der Science-Fiction. Bevor diese Träume Wirklichkeit werden, steht die Menschheit vor großen Herausforderungen, beispielsweise der Knappheit lebenswichtiger Ressourcen wie Sauerstoff, die für das langfristige Überleben auf dem Roten Planeten erforderlich sind. Die jüngsten Entdeckungen der Wasseraktivität auf dem Mars haben jedoch neue Hoffnung für die Überwindung dieser Hindernisse geweckt.

Wissenschaftler erforschen derzeit die Möglichkeit der Zersetzung von Wasser zur Erzeugung von Sauerstoff durch solarbetriebene elektrochemische Wasseroxidation mithilfe von Katalysatoren für die Sauerstoffentwicklungsreaktion (OER). Die Herausforderung besteht darin, einen Weg zu finden, diese Katalysatoren vor Ort aus Materialien herzustellen, die auf dem Mars vorkommen, anstatt sie teuer von der Erde zu transportieren.

Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und der Marschemie

Um dieses Problem anzugehen, ist es einem Team unter der Leitung von Professor Luo Yi, Professor Jiang Jun und Professor Shang Weiwei von der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas (USTC) der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (CAS) kürzlich gelungen, dies zu ermöglichen. Automatisches Sammeln und Optimieren von OER-Katalysatoren aus Marsmeteoriten mithilfe automatisierter chemischer künstlicher Intelligenz (KI).

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Ihre Forschung in Zusammenarbeit mit dem Deep Space Exploration Laboratory wurde kürzlich in der Zeitschrift veröffentlicht Synthese der Natur.

„Der KI-basierte Chemiker synthetisiert den OER-Katalysator auf innovative Weise unter Verwendung von Marsmaterialien auf der Grundlage interdisziplinärer Zusammenarbeit“, sagte Professor Luo Yi, leitender Wissenschaftler des Teams.

In jeder experimentellen Sitzung analysiert der KI-Chemiker zunächst die Elementzusammensetzung der Marserze mithilfe der laserinduzierten Spektroskopie (LIBS) als seine Augen. Anschließend wird eine Reihe von Vorbehandlungen an den Erzen durchgeführt, darunter das Wiegen in der Feststoffverteilungs-Arbeitsstation, die Vorbereitung von Ausgangsstofflösungen in der Flüssigkeitsdosierungs-Arbeitsstation, die Flüssigkeitstrennung in der Zentrifugen-Arbeitsstation und die Verfestigung in der Trockner-Arbeitsstation.


Ein KI-Roboterchemiker stellt mithilfe von Marsmeteoriten nützliche Katalysatoren zur Sauerstofferzeugung her. Bildnachweis: AI-Chemist Group an der University of Science and Technology of China

Die resultierenden Metallhydroxide werden mit Nafion-Klebstoff behandelt, um die Arbeitselektrode für den OER-Test in der elektrochemischen Workstation vorzubereiten. Die Testdaten werden in Echtzeit an das rechnerische „Gehirn“ des KI-Chemikers gesendet Maschinelles Lernen (ml) Verarbeitung.

Das „Gehirn“ des KI-Chemikers nutzt Quantenchemie- und Molekulardynamiksimulationen von 30.000 hochentropischen Hydroxiden mit unterschiedlichen Elementverhältnissen und berechnet deren katalytische OER-Aktivitäten mittels Dichtefunktionaltheorie. Simulationsdaten werden verwendet, um ein neuronales Netzwerkmodell zu trainieren, um die Aktivitäten von Reizen mit unterschiedlichen Elementzusammensetzungen schnell vorherzusagen.

Schließlich sagt das „Gehirn“ durch Bayes’sche Optimierung die Mischung verfügbarer Marserze voraus, die zur Herstellung des optimalen OER-Katalysators erforderlich ist.

Einen Durchbruch in der Sauerstoffproduktion erzielen

Bisher hat der KI-Chemiker mithilfe von fünf Arten von Marsmeteoriten unter unbemannten Bedingungen einen hervorragenden Katalysator geschaffen. Dieser Stimulator kann mehr als 550.000 Sekunden lang stabil bei einer Stromdichte von 10 mA cm arbeiten-2 Und eine Überspannung von 445,1 mV. Ein weiterer Test bei -37 °C, der Temperatur auf dem Mars, bestätigte, dass der Katalysator ohne offensichtliche Verschlechterung stabil Sauerstoff produzieren konnte.

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Innerhalb von zwei Monaten schloss der KI-Chemiker einen komplexen Katalysatoroptimierungsprozess ab, für den ein menschlicher Chemiker 2.000 Jahre dauern würde.

Das Team arbeitet daran, den auf künstlicher Intelligenz basierenden Chemiker in eine allgemeine Experimentierplattform für verschiedene chemische Zusammensetzungen ohne menschliches Eingreifen zu verwandeln. Der Rezensent des Papiers stellte nachdrücklich fest: „Diese Art von Forschung ist von weitreichendem Interesse und unterliegt einer raschen Entwicklung bei der Synthese und Entdeckung organischer/anorganischer Materialien.“

„In Zukunft könnten Menschen mit Hilfe eines KI-Chemikers eine Sauerstofffabrik auf dem Mars errichten“, sagte Jiang. Nur 15 Stunden Sonneneinstrahlung sind erforderlich, um die für das Überleben des Menschen ausreichende Sauerstoffkonzentration zu erzeugen. Er sagte: „Diese fortschrittliche Technologie bringt uns unserem Traum, auf dem Mars zu leben, einen Schritt näher.“

Referenz: „Automatisierte Synthese sauerstoffproduzierender Katalysatoren aus Marsmeteoriten durch einen KI-Roboterchemiker“ von Qing Zhou, Yan Huang, Donglai Zhou, Luyuan Zhao, Lulu Guo, Ruyu Yang, Zexu Sun, Man Lu, Fei Zhang, Hengyu Xiao, Shen Sheng Tang, Shuchun Zhang, Tao Song, Xiang Li, Baochun Zhong, Johnny Zhu, Yihan Zhang, Baicheng Zhang, Jiaqi Cao, Guozhen Zhang, Song Wang, Guilin Yi, Wangjun Zhang, Haitao Zhao, Shuang Cong, Huirong Li, Li – Li Ling, Zhi Zhang, Yue Zhang, Jun Jiang und Yi Lu, 13. November 2023, Synthese der Natur.
doi: 10.1038/s44160-023-00424-1

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