Automated synthesis of oxygen-producing catalysts from Martian meteorites by a robotic AI chemist

火星探测计划 火星人 陨石 人工智能 催化作用 天体生物学 计算机科学 纳米技术 化学 材料科学 有机化学 物理
作者
Qing Zhu,Yan Huang,Donglai Zhou,Luyuan Zhao,Lulu Guo,Ruyu Yang,Z. T. Sun,Man Luo,Fei Zhang,Hengyu Xiao,Xinsheng Tang,Xuchun Zhang,Tao Song,Xiang Li,Baochen Chong,Junyi Zhou,Yihan Zhang,Baicheng Zhang,Jiaqi Cao,Guozhen Zhang
出处
期刊:Nature Synthesis [Nature Portfolio]
卷期号:3 (3): 319-328 被引量:118
标识
DOI:10.1038/s44160-023-00424-1
摘要

Living on Mars requires the ability to synthesize chemicals that are essential for survival, such as oxygen, from local Martian resources. However, this is a challenging task. Here we demonstrate a robotic artificial-intelligence chemist for automated synthesis and intelligent optimization of catalysts for the oxygen evolution reaction from Martian meteorites. The entire process, including Martian ore pretreatment, catalyst synthesis, characterization, testing and, most importantly, the search for the optimal catalyst formula, is performed without human intervention. Using a machine-learning model derived from both first-principles data and experimental measurements, this method automatically and rapidly identifies the optimal catalyst formula from more than three million possible compositions. The synthesized catalyst operates at a current density of 10 mA cm−2 for over 550,000 s of operation with an overpotential of 445.1 mV, demonstrating the feasibility of the artificial-intelligence chemist in the automated synthesis of chemicals and materials for Mars exploration. Sustained Mars exploration requires in situ synthesis of vital chemicals such as oxygen. Now a data-driven platform for synthesizing oxygen-producing electrocatalysts from Martian meteorites using robotics and artificial intelligence is developed, allowing automated screening of the optimal catalyst formula. This approach demonstrates materials discovery under challenging circumstances and without human intervention.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
思源应助刘树魁采纳,获得10
2秒前
3秒前
5秒前
香菜鱼头发布了新的文献求助10
5秒前
fssfgr完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
8秒前
zzf发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
风趣萤完成签到 ,获得积分10
9秒前
bean完成签到 ,获得积分10
9秒前
qwf发布了新的文献求助10
9秒前
fang20130608发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
10秒前
歡禧发布了新的文献求助10
11秒前
Sausage完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
嘉心糖应助卧底玛雅采纳,获得100
14秒前
14秒前
小杨发布了新的文献求助10
14秒前
Hello应助陶醉的大鼻子采纳,获得10
15秒前
Esaaion发布了新的文献求助10
15秒前
熙熙发布了新的文献求助10
15秒前
烟花应助地泽万物采纳,获得10
16秒前
16秒前
joe完成签到,获得积分20
16秒前
JamesPei应助歡禧采纳,获得10
16秒前
蓝天发布了新的文献求助10
16秒前
刘树魁发布了新的文献求助10
17秒前
boee完成签到,获得积分10
17秒前
19秒前
19秒前
uy发布了新的文献求助10
20秒前
852应助吕小布采纳,获得10
20秒前
superscience完成签到 ,获得积分10
20秒前
21秒前
21秒前
果子完成签到 ,获得积分10
21秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Nondestructive Testing Handbook: Vol. 4, Thermal and Infrared Testing (IR), 4th ed 800
作者名:Kristopher P. Plain,悉尼大学的,目前只能查到其四篇论文,想找到其博士论文 590
Évora na Idade Média 555
Soil mites of the family Rhagidiidae (Actinedida: Eupodoidea). Morphology, Systematics, Ecology 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Radical Reactions 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7367162
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8975207
关于积分的说明 19081181
捐赠科研通 7011005
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3224293
关于科研通互助平台的介绍 2387902
邀请新用户注册赠送积分活动 2205058