Colonisation de Mars : un robot chimiste trouve comment produire de l’oxygène à partir de minéraux

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L’ère de l’exploration spatiale s’enrichit d’une prouesse technologique en provenance d’un robot chimiste autonome doté d’IA ! Ce dernier est parvenu à créer un catalyseur afin de générer de l’oxygène à partir de minéraux martiens. Déployé sur la planète rouge dans le cadre des premières missions habitées, un tel système permettrait une autonomie accrue et une réduction significative des coûts logistiques.

Pour les futures expéditions habitées sur Mars, l’oxygène est bien évidemment un élément essentiel, tant pour la respiration des astronautes que comme composant du carburant des fusées. Une stratégie clé pour assurer la viabilité économique de ces missions réside dans l’exploitation des ressources martiennes existantes pour produire de l’oxygène.

Mars, avec ses abondantes réserves de glace, offre un potentiel considérable pour cette méthode. L’eau étant composée d’hydrogène et d’oxygène. Les scientifiques se concentrent sur l’utilisation de catalyseurs, des substances qui peuvent induire des réactions chimiques pour séparer les molécules d’eau, libérant ainsi de l’oxygène et de l’hydrogène gazeux.

Une invitation à rêver, prête à être portée.

Dans ce contexte, une équipe de chercheurs a mis au point un robot chimiste doté d’intelligence artificielle qui a réussi à créer un catalyseur capable de produire de l’oxygène à partir de ressources martiennes. Leur étude est publiée dans la revue Nature Synthesis.

Une percée scientifique grâce à l’IA

Le robot chimiste imaginé par l’équipe de recherche est autonome. De son plein gré, il a effectué une analyse détaillée de la composition chimique de cinq météorites provenant de Mars. Armé d’un laser de haute puissance, le robot a pu identifier avec précision six éléments présents en quantités notables dans ces météorites : le fer, le nickel, le calcium, le magnésium, l’aluminium et le manganèse. La présence de ces éléments est particulièrement importante, car ils constituent des composants potentiels pour la création de catalyseurs, essentiels dans le processus de production d’oxygène sur Mars.

Le robot a ensuite abordé la tâche herculéenne de déterminer la meilleure combinaison de ces éléments pour créer un catalyseur efficace. Face à un nombre vertigineux de plus de 3,7 millions de combinaisons possibles, une approche manuelle aurait été extrêmement longue, voire impossible. C’est ici que l’IA est intervenue, en permettant au robot de prédire la combinaison la plus prometteuse pour la synthèse d’un catalyseur efficace en un temps record. Grâce à l’IA, le robot a pu réduire considérablement le champ des possibles et se concentrer sur les combinaisons les plus prometteuses.

workflow ia
Flux de travail d’un système global pour la conception et la production d’un électrocatalyseur sur Mars par un chimiste IA composé d’un robot mobile, d’un « cerveau » informatique, d’un serveur cloud et de 14 postes de travail spécifiques à des tâches. © O. Zhu et al., 2023

En se basant sur ces prédictions, le robot a produit et testé plus de 200 catalyseurs différents. Cette expérimentation a abouti à la création d’un catalyseur particulièrement efficace, comparable aux meilleurs catalyseurs utilisés sur Terre il y a à peine une décennie. Cette réussite constitue sans doute un jalon crucial, car elle démontre la faisabilité de produire de l’oxygène sur Mars en utilisant des ressources locales.

Vers une autonomie sur Mars

Le catalyseur mis au point par le robot chimiste autonome représente une avancée majeure pour la colonisation de Mars, principalement en raison de sa capacité à fonctionner efficacement dans des conditions extrêmes, typiques de l’environnement martien. En effet, ce catalyseur est conçu pour opérer à des températures avoisinant les -37 °C. Sa capacité à fonctionner de manière continue pendant plus de six jours démontre sa robustesse et sa fiabilité, des qualités indispensables pour tout équipement destiné à être utilisé dans l’espace ou des environnements extraterrestres hostiles.

L’efficacité de ce catalyseur est d’autant plus remarquable qu’il pourrait transformer l’environnement d’une pièce de 100 mètres carrés sur Mars pour atteindre des niveaux d’oxygène comparables à ceux sur Terre en seulement 15 heures. Cette performance est cruciale, car elle signifie que les habitats martiens pourraient être rendus habitables pour les humains en un temps relativement court, et ce en utilisant les ressources disponibles sur place. Il ne serait ainsi pas nécessaire de transporter de grandes quantités d’oxygène depuis la Terre, ce qui représente un défi logistique majeur et un coût élevé.

Perspectives et défis futurs

L’intégration de l’IA dans la recherche spatiale, comme illustrée ici par le développement d’un catalyseur pour la production d’oxygène sur Mars, marque une étape clé. Cependant, il faut reconnaître que l’IA, malgré son rôle prépondérant, ne remplace pas l’expertise humaine, mais la complète. Les scientifiques jouent un rôle essentiel dans la définition des objectifs, la programmation des algorithmes d’IA et l’interprétation des résultats. Cette synergie entre l’homme et la machine crée une dynamique où l’efficacité de l’IA est guidée et amplifiée par l’expertise humaine, permettant des avancées plus rapides et plus précises.

Dans le contexte de l’exploration spatiale, les robots chimistes autonomes représentent un potentiel immense. Leur capacité à fonctionner de manière autonome dans des environnements hostiles et à prendre des décisions indépendantes est particulièrement adaptée aux conditions extrêmes rencontrées dans l’espace. Ces robots peuvent effectuer des tâches complexes sans supervision directe. C’est un avantage certain pour les missions dans des régions éloignées du système solaire où la communication avec la Terre peut être retardée ou impossible. La collaboration entre l’IA et les scientifiques promet de rendre les missions spatiales plus flexibles, plus efficaces et potentiellement plus ambitieuses.

VIDÉO : Démonstration de fonctionnement du robot chimiste. © O. Zhu et al., 2023

Source : Nature Synthesis

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