Ein KI-gesteuerter Roboter hat aus Marsmeteoriten Verbindungen synthetisiert, mit denen man Sauerstoff erzeugen kann. Der Zwischenweg läuft über das Wassermolekül.
Dazu hat die Chemiemaschine 3,7 Millionen Moleküle berechnet, die es aus sechs verschiedenen Metallelementen kombinierte. Sie stammten aus den Meteoriten. Wissenschaftler:innen der University of Science and Technology of China in Hefei haben die Ergebnisse im Magazin Nature Synthesis veröffentlicht.
Katalysator soll Sauerstoff aus Wassereis spalten
Seitdem die Wissenschaft große Mengen an gefrorenem Wassereis auf dem Mars vermutet, stellt sie sich die Frage, wie man es aus dem Gestein lösen und zu Sauerstoff weiterverarbeiten könnte. Das soll möglichst mit lokal vorhandenen („in situ“) Katalysatoren geschehen.
Die Autor:innen schreiben: „Die Sauerstoffversorgung muss bei allen menschlichen Aktivitäten auf dem Mars oberste Priorität haben.“ Sowohl die lebenserhaltenden Systeme als auch die Raketentreibstoffe verbrauchten eine „erhebliche Menge“ an Sauerstoff.
Katalysatorsystem vor Herausforderungen
Die Expert:innen frohlocken, eine mit Sonnenenergie betriebene Wasseroxidation unter Verwendung eines Sauerstoffentwicklungskatalysators (OER) ermögliche die Vor-Ort-Produktion. Allerdings sehen sie zwei große Herausforderungen: Das System zur Synthetisierung müsse unbemannt und selbststeuernd sein. Außerdem müsse es erst den richtigen Katalysator herausfinden.
Statt 2.000 Jahre menschlicher Arbeit …
Das Papier rechnet vor, dass normale Chemiker:innen 2.000 Jahre brauchen würden, um die optimale Formel zu finden. Dabei nahmen sie an, dass jedes Experiment rund fünf Stunden dauern würde.
Die Chemiker:innen haben auf Grundlage bestehender Systeme einen KI-gestützten Syntheseroboter geschaffen, der die Aufgabe automatisch und selbstgesteuert berechnet und an 14 aufgabenspezifischen Chemie-Workstations durchgeführt hat.
… findet KI-Chemiker in sechs Wochen die beste Formel
Er hat außerdem „auch die beste Formel für eine chemische Syntheseaufgabe mithilfe eines leistungsstarken Berechnungsmoduls“ entworfen. Dazu habe er Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) und theoretische Modelle kombiniert, um sowohl vom Roboter erfasste experimentelle Daten als auch umfangreiche Simulationsdaten zu analysieren.
Der KI-Chemiker erstellte ohne lokales Vorwissen in sechs Wochen ein Vorhersagemodell aus 30.000 theoretischen und 243 experimentellen Datensätzen. Am Ende stand eine OER-Katalyseformel in Verbindung mit den am besten geeigneten Synthesebedingungen. Die Verfasser:innen sind sich sicher, ein solches System könne auf dem Mars selbstständig experimentieren und die geeignetsten Verbindungen für jede chemische Aufgabenstellung herausfinden.
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