인공지능이 연기한 화학자는 화성의 운석에서 산소를 생산할 수 있는 촉매를 만드는 데 성공했다. 화성에서의 식민지화와 생활은 종종 공상 과학 소설의 주제입니다. 이러한 꿈이 현실이 되기 전에 인류는 화성에서 장기간 생존하는 데 필요한 산소와 같은 필수 자원의 부족과 같은 거대한 도전에 직면하게 됩니다. 그러나 최근 화성에서 물 활동이 발견되면서 이러한 장애물을 극복할 수 있는 새로운 희망이 생겼습니다.
과학자들은 현재 산소 발생 반응(OER) 촉매의 도움으로 태양열을 이용한 전기화학적 물 산화를 통해 물을 분해하여 산소를 생산할 수 있는 가능성을 조사하고 있습니다. 이제 과제는 운송 비용이 많이 드는 지구에서 촉매를 운송하는 대신 화성에서 재료를 사용하여 현장에서 이러한 촉매를 합성하는 방법을 찾는 것입니다.
인공 지능과 화성 화학의 발전
이 문제를 해결하기 위해 중국과학원 산하 중국과기대(USTC)의 Luo Yi 교수, Jiang Jun 교수, Shang Weiwei 교수가 이끄는 팀은 최근 로봇 인공지능(AI) 화학자를 사용하여 화성 운석에서 OER 촉매를 자동으로 합성하고 최적화했습니다.
심우주 탐사 연구소(Deep Space Exploration Laboratory)와 협력하여 수행된 그들의 연구는 최근 Nature Synesis 저널에 게재되었습니다. 팀의 수석 과학자인 Luo Yi 교수는 “인공지능 화학자들은 학제간 협력을 기반으로 화성 물질을 사용하여 OER 촉매를 혁신적으로 합성했습니다.”라고 말했습니다.
각 실험 주기에서 인공지능 화학자들은 먼저 레이저 유도 분해 분광법(LIBS)을 '눈'으로 사용하여 화성 광석의 원소 구성을 분석합니다. 그런 다음 고체 분배 워크스테이션에서 계량, 액체 분배 워크스테이션에서 원료 용액 준비, 원심 분리 워크스테이션에서 액체로부터 분리, 건조기 워크스테이션에서 고형화를 포함하여 광석에 대한 일련의 전처리를 거칩니다.
생성된 금속 수산화물을 DuPont Nafion 바인더로 처리하여 전기화학적 워크스테이션에서 OER 테스트를 위한 작업 전극을 준비했습니다. 테스트 데이터는 머신러닝(ML) 처리를 위해 AI 화학자의 계산 '두뇌'로 실시간 전송된다.
인공지능 화학자의 '뇌'는 양자화학과 분자동역학을 이용해 서로 다른 원소 비율을 지닌 30,000개의 고엔트로피 수산화물을 시뮬레이션하고 밀도 함수 이론을 통해 OER 촉매 활성을 계산했습니다. 시뮬레이션된 데이터는 신경망 모델을 훈련하여 다양한 원소 구성에 대한 촉매 활동을 신속하게 예측하는 데 사용됩니다.
마지막으로 베이지안 최적화를 통해 "뇌"는 최적의 OER 촉매를 합성하는 데 필요한 화성 광석의 조합을 예측합니다.
산소 생산의 획기적인 발전
지금까지 인공지능 화학자들은 무인상태에서 화성의 운석 5개를 이용해 우수한 촉매를 만들어냈다. 이 촉매는 전류밀도 10mAcm-2, 과전압 445.1mV에서 550,000초 이상 안정적으로 작동할 수 있다. 영하 37°C의 화성 온도에서 추가 테스트를 통해 촉매가 심각한 분해 없이 안정적으로 산소를 생산할 수 있음이 확인되었습니다.
AI 화학자들은 인간 화학자들이 완료하는 데 2,000년이 걸렸을 복잡한 촉매 최적화 작업을 두 달 만에 완료했습니다.
연구팀은 AI 화학자를 인간의 개입 없이 다양한 화학 합성을 수행할 수 있는 보편적인 실험 플랫폼으로 만들기 위해 노력하고 있다. 논문의 평론가들은 "이러한 유형의 연구는 광범위한 의미를 가지며 유기/무기 재료 합성 및 발견 분야에서 급속한 발전 단계에 있습니다."라고 높이 평가했습니다.
장 교수는 “미래에는 인간이 인공지능 화학자의 도움을 받아 화성에 산소 공장을 지을 수 있을 것”이라고 말했다. 인간이 생존하는 데 필요한 충분한 농도의 산소를 생산하는 데는 햇빛이 15시간만 필요합니다. 그는 “이 획기적인 기술은 우리가 화성 생활의 꿈을 실현하는 데 한 걸음 더 가까워지게 해준다”고 말했다.
컴파일된 소스: ScitechDaily