Un team di ricerca della Unversity of Science and Technology of China ha sviluppato un robot dotato di intelligenza artificiale capace di creare catalizzatori per la produzione di ossigeno su Marte. Crediti: AI-Chemist Group, Unversity of Science and Technology of China
Colonizzare Marte e stabilire una presenza umana permanente sul pianeta è un obiettivo di molte nazioni e agenzie spaziali pubbliche e private. Affinché ciò sia possibile, però, ci sono diversi ostacoli da superare. Uno su tutti, la mancanza di ossigeno molecolare.
Un modo per produrre la preziosa sostanza direttamente su Marte tuttavia ci sarebbe. È un processo che gli addetti ai lavori chiamano evoluzione elettrocatalitica dell’ossigeno e prevede la decomposizione dell’acqua, disponibile sul Pianeta rosso in forma di ghiaccio e forse anche allo stato liquido, attraverso una reazione chimica guidata dall’energia solare in presenza di catalizzatori, sostanze in grado di promuovere e accelerare una reazione altrimenti sfavorita.
L’acqua sul pianeta c’è, la radiazione solare è abbondante: dunque possiamo colonizzare Marte, direte voi. E invece no. Il problema sono proprio i catalizzatori. Per garantire la produzione costante di ossigeno su Marte, dovremmo infatti trasportare continuamente queste sostanze dalla Terra, il che, come potete immaginare, avrebbe costi elevatissimi. La sfida è dunque trovare un modo per sintetizzare questi potenziatori della reazione, soprattutto idrossidi, direttamente in situ, utilizzando materie prime già presenti su Marte. Una sfida che un team di ricercatori dell’Accademia cinese delle scienze pare ora aver vinto. Come? Grazie allo sviluppo di un robot dotato di intelligenza artificiale in grado di sintetizzare queste molecole. Non ha le sembianze umane della rappresentazione artistica dell’immagine qui sopra, sia chiaro. Ma è comunque in grado di fare quello per cui è stato costruito. La ricerca, condotta in collaborazione con il Deep Space Exploration Laboratory, è stata pubblicata oggi su Nature Synthesis.
AI-chemist – questo il nome del robot, dal gioco di parole fra “alchimista” e le iniziali di artificial intelligence – ha le dimensioni di una piccola fotocopiatrice, adatte dunque per essere trasportato a bordo di un eventuale lander o rover. Al suo interno, tuttavia, avvengono esperimenti che sulla Terra richiederebbero strumenti e laboratori ben più grandi, nonché anni di lavoro umano. Il sistema è in grado di generare catalizzatori per la produzione di ossigeno senza l’intervento dell’uomo. Il pre-trattamento del minerale marziano, la sintesi chimica della molecola, la sua caratterizzazione e i test di prestazione sono fasi che all’interno di AI-chemist avvengono tutte in maniera completamente automatizzata.
Ma il suo punto di forza è un altro: la capacità, una volta analizzata la composizione dei minerali grezzi di Marte, di definire la migliore formula possibile per sintetizzare il catalizzatore più performante: un processo, questo, che utilizza un potente modulo computazionale che combina algoritmi di apprendimento automatico e modelli teorici, che permettono al robot di analizzare sia i dati sperimentali acquisiti che i dati di simulazione.
Schema di funzionamento del robot AI-chemist. Crediti: Qing Zhu et al., Nature Synthesis, 2023
«Il robot AI-chemist sintetizza in modo innovativo il catalizzatore della reazione di evoluzione dell’ossigeno utilizzando il materiale marziano», osserva Luo Yi, scienziato dell’Università della Scienza e della Tecnologia della Cina, tra gli autori dell’articolo che descrivono la ricerca.
Ma vediamo in dettaglio come lavora AI-chemist. Per facilitare il lavoro del robot, i ricercatori hanno pensato a un flusso di lavoro a doppio ciclo. Il primo ciclo, comprendente 12 fasi automatizzate, viene eseguito dagli strumenti di chimica analitica all’interno del robot. Il secondo, comprendente in totale 9 operazioni consecutive, viene eseguito invece dal “cervello” computazionale del robot.
In ogni ciclo sperimentale, il primo step è il pretrattamento del campione, una fase che prevede tutta una serie di operazioni preliminari, tra cui la pesatura del campione. A questo punto, utilizzando la Laser Induced Breakdown Spectroscopy (Libs) – un tipo di spettroscopia di emissione atomica – viene analizzata l’esatta composizione del campione.
La fase successiva è la sintesi chimica simulata delle molecole catalizzatrici e coinvolge il “cervello” del robot: mediante simulazioni di chimica quantistica e dinamica molecolare, AI-chemist genera le strutture di tutti i catalizzatori che è possibile creare partendo dagli elementi presenti nel campione, misurandone inoltre l’attività catalizzatrice. I dati così ottenuti vengono utilizzati per addestrare un modello di rete neurale che prevede rapidamente le attività dei catalizzatori con diverse composizioni elementari. Infine, attraverso l’ottimizzazione bayesiana – una tecnica utilizzata nell’apprendimento automatico per trovare i parametri di un modello – il robot prevede la migliore combinazione di minerali marziani disponibili per sintetizzare il più performante catalizzatore della produzione di ossigeno.
Andiamo adesso ai risultati dei test di funzionamento del robot, condotti dai ricercatori in laboratorio utilizzando in sostituzione del terreno di Marte cinque diverse meteoriti marziane. Come anticipato, le molecole che nelle reazioni elettro-catalitiche di produzione dell’ossigeno hanno funzione catalizzatrice sono principalmente gli idrossidi, molecole costituite da un metallo, ossigeno e idrogeno, con formula chimica generale M(OH)n, dove M è l’atomo di metallo. Lo studio, spiegano i ricercatori, dimostra che AI-chemist può sintetizzare questi catalizzatori a partire da minerali di Marte senza alcun intervento umano. Il sistema, aggiungono gli scienziati, ha eseguito tutte le fasi sperimentali richieste, tra cui l’analisi delle materie prime, il pre-trattamento, la sintesi, la caratterizzazione e i test di attività dei catalizzatori con un’elevata precisione, come pure l’identificazione della migliore struttura catalizzatrice tra milioni di combinazioni possibili.
A sinistra (a), la struttura chimica simulata di un catalizzatore generata dal robot AI-chemist. A destra (b), la reazione che utilizza questi catalizzatori per produrre ossigeno. Crediti: Qing Zhu et al. Nature Synthesis, 2023
In sole sei settimane di test, il robot intelligente ha costruito un modello predittivo apprendendo da quasi 30mila set di dati teorici e 243 set di dati sperimentali utilizzando algoritmi di ottimizzazione che, alla fine, hanno fornito la più performante struttura di un catalizzatore abbinata alle condizioni sintetiche più adatte. Un processo, questo, che avrebbe richiesto oltre 1500 anni di lavoro da parte di un chimico in carne ed ossa. Il robot è stato testato per oltre 150 ore di funzionamento, anche a temperature di esercizio estreme come quelle marziane, producendo costantemente ossigeno senza alcuna apparente degradazione.
«Con l’aiuto di AI-chemist, in futuro gli esseri umani potranno creare una fabbrica di ossigeno su Marte», promette Jiang Jun, ricercatore all’Università di scienza e tecnologia della Cina (Ustc), tra gli autori dello studio. «Questa tecnologia innovativa ci porta un passo più vicino alla realizzazione del nostro sogno di vivere su Marte».
Il protocollo e il sistema di funzionamento di AI-chemist sono generici e adattabili, concludono i ricercatori. Con questo robot ci aspettiamo di far progredire la scoperta automatizzata di materiali e la sintesi di sostanze chimiche per l’occupazione e l’esplorazione di pianeti extraterrestri.
Per spaerne di più:
- Leggi su Nature Synthesis l’articolo “Automated synthesis of oxygen-producing catalysts from Martian meteorites by a robotic AI chemist”, di Qing Zhu, Yan Huang, Donglai Zhou, Luyuan Zhao, Lulu Guo, Ruyu Yang, Zixu 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, Song Wang, Guilin Ye, Wanjun Zhang, Haitao Zhao, Shuang Cong, Huirong Li, Li-Li Ling, Zhe Zhang, Weiwei Shang, Jun Jiang e Yi Luo
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