【48812】中科大最新Nature Synthesis移民火星又近一步！

　　移民火星并在火星上日子 一直是科幻小说中的描绘。但在愿望变成实践之前，人类有必要战胜一个妨碍--缺少在火星上长期生计所必需的氧气等化学物质。不过，最近在火星上发现的水活动令人充满希望。

　　科学家们现在正在探究凭借氧进化反响（OER）催化剂，经过太阳能驱动的电化学水氧化作用分化水以发生氧气的或许性。现在的应战是找到一种办法，运用火星上的资料就地组成这些催化剂，而不是从地球上运送这些催化剂，由于运送成本很高。

　　为了处理这一问题，中国科学技术大学罗毅教授、江俊教授和尚伟伟教授领导的团队最近使这一问题成为或许。运用他们的机器人人工智能（AI）化学家主动从火星陨石组成和优化OER催化剂。整一个完好的进程，包含火星矿石预处理、催化剂组成、表征、测验，以及最重要的是寻觅最佳催化剂配方，都是在没有人工干预的情况下进行的。该办法运用从榜首原理数据和试验丈量得出的机器学习模型，从超越三百万种或许的组合物中主动快速地识别出最佳催化剂配方。组成的催化剂在10 mA cm−2的电流密度下作业超越550000次，过电势为445.1mV，证明了人工智能化学家在主动组成火星探究化学品和资料方面的可行性。相关研讨成果以题为“Automated synthesis of oxygen-producing catalysts from Martian meteorites by a robotic AI chemist”宣布在最新一期《Nature Synthesis》上。

　　在每个试验周期中，AI化学家首要运用激光诱导击穿光谱（LIBS）作为眼睛来剖析火星矿石的元素成分。然后对矿石进行一系列的预处理，包含在固体分配作业站中称重、在液体分配作业站中制造质料溶液、在离心作业站中与液体进行别离、在干燥机作业站中完结固化。所得金属氢氧化物用Nafion粘合剂处理，以制备电化学作业站OER测验的作业电极。

　　图 1. 人工智能化学家在火星上现场规划和出产 OER 电催化剂的全方位体系的作业流程，该体系由移动机器人、核算“大脑”、云服务器和 14 个特定使命作业站组成。

　　上述测验数据被实时发送到AI化学家的核算“大脑”，以进行机器学习(ML)处理。AI化学家的“大脑”对30000种不同元素份额的高熵氢氧化物选用量子化学和分子动力学模仿，并经过密度泛函理论核算它们的OER催化活性。模仿数据用于练习神经网络模型，以快速猜测不同元素组成的催化剂的活性。

　　到现在为止，这位AI化学家运用图3a中由LIBS确认的每种火星矿石的元素组成（此处用火星陨石代表原地火星矿石），制备了243种不同的配方，并随机挑选了六种金属元素的组成，运用每种配方作为催化剂进行了电催化OER测验，经过衔接这两个神经网络模型，能够轻松猜测一切29902种组合物的OER超电势，从而为贝叶斯优化创立更大的数据集，以生成所需OER催化剂的最佳公式。

　　整体而言，AI化学家已经在无人条件下运用五种火星陨石发明出了一种超卓的催化剂。

　　长期安稳性关于OER催化剂的实践使用至关重要。作者对催化剂在各种条件下进行了循环安稳性测验，经过在催化剂作业电极上施加必定的电压并拼装电解槽，在经典的三电极体系中将其初始产氧电流维持在10 mA cm−2（图4a-f）。长期的测验标明，所制备的模型引导OPT催化剂在1 M KOH、23°C和350000的电流密度下，在10 mA cm−2的电流密度下安稳作业超越550000秒（~153小时）。在-37°C（火星上的温度）下进行的进一步测验证明，该催化剂能够安稳地发生氧气，而不或许会出现任何显着的降解。两个月内，AI化学家完结了人类化学家需求2000年才干完结的杂乱催化剂优化。

　　本文研讨证明，先进的AI化学家能够在火星上运用当地矿石组成 OER 催化剂，而无需人工干预。该体系证明了它有才能高精度地完结一切必要的试验过程，包含原资料剖析、预处理、组成、表征和功能测验，还证明了它的智能剖析才能，能从数百万种或许的组合中找出火星 OER 催化剂的最佳配方。特别强壮的是原位优化，它将组成进程中的试验数据和核算数据无缝结合，大大加快了牢靠模型的生成和最佳配方的寻觅。所树立的协议和体系具有通用性和自适应性，有望推进资料的主动发现和化学物质的组成，为占据和探究地外行星服务。

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