AI を活用したロボット化学者を使用して火星隕石から OER 触媒を作成し、火星で酸素を製造する最近の進歩は、火星植民地化の夢の実現に向けた重要な一歩を表しています。 この技術は、火星に酸素工場を建設し、地球上での人類の居住を現実に近づけることを約束します。 出典: 中国科学技術大学 AI 化学グループ
AI 化学者が、火星の隕石から酸素を生成する触媒の作成に成功しました。
移住してそこに住む 火星 それらはしばしば SF のテーマになります。 これらの夢が現実になる前に、人類は、火星での長期生存に必要な酸素などの重要な資源の不足など、大きな課題に直面しています。 しかし、火星の水活動に関する最近の発見により、これらの障害を克服するための新たな希望が生まれました。
科学者たちは現在、酸素発生反応（OER）触媒の助けを借りて、太陽光による電気化学的な水の酸化によって水を分解して酸素を生成する可能性を研究しています。 課題は、これらの触媒を、高価な地球から輸送するのではなく、火星で見つかった材料を使用して現場で製造する方法を見つけることです。
人工知能と火星の化学の進歩
この問題に対処するために、中国科学院 (CAS) の中国科学技術大学 (USTC) の Luo Yi 教授、Jiang Jun 教授、Shang Weiwei 教授が率いるチームは最近、これを可能にすることに成功しました。 自動化された化学人工知能 (AI) を使用して、火星の隕石から OER 触媒を自動的に収集し、最適化します。
彼らの研究は、深宇宙探査研究所と共同で、最近雑誌に掲載されました。 自然の合成。
「AIベースの化学者は、学際的な協力に基づいて火星の材料を使用してOER触媒を革新的に合成します」とチームの上級科学者Luo Yi教授は述べた。
各実験セッションでは、AI 化学者がまずレーザー誘起分光法 (LIBS) を目として使用して火星の鉱石の元素組成を分析します。 次に、固体分配ワークステーションでの計量、液体分配ワークステーションでの原料溶液の調製、遠心分離ワークステーションでの液体分離、乾燥ワークステーションでの固化など、一連の前処理が鉱石に対して実行されます。
AI ロボット化学者が、火星の隕石を使用して有用な酸素生成触媒を作成します。 出典: 中国科学技術大学 AI 化学グループ
得られた金属水酸化物はナフィオン接着剤で処理され、電気化学ワークステーションでの OER テスト用の作用電極が準備されます。 テストデータはAI化学者の計算「頭脳」にリアルタイムで送信されます 機械学習 (ml) 処理。
AI 化学者の「頭脳」は、異なる元素比を持つ 30,000 個の高エントロピー水酸化物の量子化学と分子動力学シミュレーションを使用し、密度汎関数理論によってそれらの OER 触媒活性を計算します。 シミュレーション データを使用してニューラル ネットワーク モデルをトレーニングし、さまざまな元素組成を持つ刺激の活動を迅速に予測します。
最後に、ベイジアン最適化を通じて、「脳」は最適な OER 触媒を製造するために必要な利用可能な火星の鉱石の混合を予測します。
酸素生成におけるブレークスルーの達成
これまでのところ、AI化学者は無人条件下で5種類の火星の隕石を使用して優れた触媒を作成しました。 この刺激装置は、10 mA cm の電流密度で 550,000 秒以上安定して動作できます。-2 そして445.1mVのオーバーパワー。 火星の温度である-37℃での別のテストでは、触媒が明らかな劣化なく酸素を安定して生成できることが確認されました。
AI 化学者は、人間の化学者なら 2,000 年かかるであろう複雑な触媒の最適化プロセスを 2 か月以内に完了しました。
チームは、人工知能ベースの化学者を、人間の介入なしでさまざまな化学組成の一般的な実験プラットフォームに変換することに取り組んでいます。 この論文の査読者は、「この種の研究は広く関心があり、有機/無機材料の合成と発見が急速に発展する可能性がある」と強く指摘しました。
「将来的には、人類はAI化学者の助けを借りて火星に酸素工場を設立できるかもしれない」とジャン氏は語った。 人間の生存に必要な十分な酸素濃度を生成するには、わずか 15 時間の太陽放射が必要です。 同氏は、「この先進技術により、私たちは火星に住むという夢の実現にまた一歩近づくことができる」と語った。
参考文献: 「AI ロボット化学者による火星の隕石からの酸素生成触媒の自動合成」Qing Zhou、Yan Huang、Donglai Zhou、Lyuan 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 Zhou、Yihan Zhang、Baicheng Zhang、Jiaqi Cao、Guozhen Zhang、Song Wang、Guilin Yi、Wangjun Zhang、Haitao Zhao、Shuang Cong、Huiron Li、Li – Li Ling、Zhi Zhang、Yue Zhang、Jun Jiang、Yi Lu、2023 年 11 月 13 日、 自然の合成。
土井: 10.1038/s44160-023-00424-1
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