 Asociatyvi „Pixabay“ nuotr. |
|---|
Kinijos mokslininkai sukūrė dirbtinio intelekto (DI) valdomą robotą chemiką, kuris be žmogaus priežiūros gali išgauti deguonį iš Marso vandens.
Robotas buvo išbandytas imituotoje Marso aplinkoje ir vieną dieną gali būti naudojamas padėti žmonijai išgyventi Raudonojoje planetoje, rašo livescience.com.
Ypač svarbu iš medžiagų išgauti deguonį, kuris vadinamas deguonies evoliucijos reakcija (angl. oxygen evolution reaction, OER), rašoma mokslininkų straipsnyje žurnale „Nature“.
Tam komanda sukūrė mobilųjį robotą, kuris automatizavo visą deguonies išgavimo iš penkių Marso ir į jį panašių meteoritų mėginių procesą. Jie taip pat išbandė sistemą imituotoje Marso paviršiaus aplinkoje.
Svarbiausia, kad dirbtinis intelektas iš beveik 4 milijonų galimų kombinacijų rado tobulą formulę deguoniui išgauti bet kuriame mėginyje – žmogui tam prireiktų daugiau nei 2000 metų.
„Mūsų tyrimas parodo, kad pažangus dirbtinis intelektas chemikas gali be žmogaus įsikišimo sintetinti OER katalizatorius Marse iš vietinių rūdžių“, – rašė tyrėjai tyrime.
Pirmasis deguonies išgavimo etapas – meteorito mėginiai siunčiami į visiškai automatizuotą laboratoriją, kurioje atliekama jų analizė. Po to robotas pašalina nepageidaujamas priemaišas ir medžiagas. Tada jis naudoja meteorito medžiagas katalizatoriui sukurti – šis procesas vadinamas katalizine sinteze – kurį jis išbando atlikdamas elektrocheminius bandymus.
Katalizatoriaus tipas, kurį jis gali pagaminti iš turimų išteklių ir efektyviausiai veikti išgaunant deguonį, gali labai skirtis, todėl labai svarbus žingsnis yra pasirinkti tinkamą katalizatorių. Čia į pagalbą ateina dirbtinio intelekto chemikas.
Robote esantis skaičiavimo modulis, vadinamas „skaičiavimo smegenimis“, derina mašininio mokymosi algoritmus su teoriniais modeliais ir analizuoja tiek roboto gautus eksperimentinius duomenis, tiek didžiulius modeliavimo duomenis.
Dirbdamas robotas renka informaciją, jis siunčia šiuos eksperimentinius duomenis į debesijos serverį, kur skaičiavimo smegenys, naudodamos mašininį mokymąsi, atlieka dešimtis tūkstančių simuliacijų, kad įvertintų geriausią deguonies gamybos būdą. Šie duomenys patenka į neuroninio tinklo modelį, kuris greitai perrenkamas ir optimizuojamas pagal naujus roboto eksperimentinius duomenis.
Algoritmas nustato geriausią medžiagų derinį geriausiam OER katalizatoriui sintetinti, kurį patikrina dirbtinio intelekto chemikas. Tada robotas ant meteorito užlašina optimizuotą „katalizatoriaus rašalą“, kuris kartu su elektrodu naudojamas deguoniui gaminti.
