中科大Nature Synthesis:机器化学家从火星陨石中自动合成产氧催化剂


在火星上生活需要从当地火星资源中合成对生存至关重要的化学物质,比如氧气。然而,这是一项具有挑战性的任务。中国科学技术大学罗毅教授、江俊教授、尚伟伟副教授团队与深空探测实验室张哲研究员等合作,采用中国科大机器化学家“小来”平台自动合成和智能优化火星陨石中氧气析出反应的催化剂。整个过程,包括火星矿石预处理、催化剂合成、表征、测试,最重要的是寻找最佳催化剂配方,都是在无人为干预的情况下进行的。使用基于第一性原理计算数据和实验测量的机器学习模型,该方法可以从超过300万种可能的组合中自动快速地识别出最佳催化剂配方。合成的催化剂在电流密度为10mA cm-2的情况下运行超过550,000秒,过电位为445.1mV。该工作证明了人工智能化学家在火星探测化学品和材料自动合成中的可行性。研究成果以“Automated synthesis of oxygen-producing catalysts from Martian meteorites by a robotic AI chemist”为题发表在Nature Synthesis上。

【图文导读】

图1:机器化学家工作流程

图2:多金属复合材料理论模拟与性能预测氢氧化物

图3:从火星陨石中寻找最佳OER催化剂

图4:机器化学家完成从火星陨石中提取的催化剂的电化学测量和实际应用潜力的评估

论文地址:https://www.nature.com/articles/s44160-023-00424-1.

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