.The Cosmic Forge: How Ancient Stars Crafted Elements Beyond Earth’s Reach
http://blog.naver.com/mssoms
http://jl0620.blogspot.com
https://www.facebook.com/junggoo.lee.54
.The Cosmic Forge: How Ancient Stars Crafted Elements Beyond Earth’s Reach
우주 대장간: 고대 별들이 지구가 닿지 않는 곳 너머의 원소들을 어떻게 제작했나요?
주제:천문학천체물리학중성자별노스캐롤라이나 주립대학교 작성자 노스캐롤라이나 주립대학교 2023년 12월 23일 천체 물리학 요소 창조 컨셉 아트 일러스트레이션
연구자들은 고대 별이 지구에서 자연적으로 발견되는 것보다 더 무거운 원소, 즉 원자 질량이 260이 넘는 원소를 생성할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이 발견은 특히 중성자별에서 발생하는 빠른 중성자 포획 과정(r-과정)을 통해 별의 원소 형성에 대한 이해를 향상시킵니다. 신용: SciTechDaily.com
-새로운 연구에 따르면 고대 별은 원자 질량이 260을 초과하는 지구보다 무거운 원소를 생성하여 우주 원소 형성에 대한 이해를 향상시킬 수 있음이 밝혀졌습니다. 요소는 얼마나 무거울 수 있나요? 국제 연구팀이 고대 별이 지구에서 자연적으로 발견되는 주기율표의 어떤 원소보다 무거운 원자 질량 260 이상의 원소를 생성할 수 있다는 사실을 발견했습니다.
-이 발견은 별의 원소 형성에 대한 우리의 이해를 심화시킵니다. 우주 요소 공장 우리는 말 그대로 별들로 이루어져 있습니다. 별은 요소 공장으로, 요소가 지속적으로 융합되거나 분해되어 다른 더 가볍거나 무거운 요소를 생성합니다. 우리가 가볍거나 무거운 원소를 언급할 때, 우리는 그 원자량에 대해 이야기하고 있습니다. 대체로 원자 질량은 해당 원소의 원자 하나의 핵에 있는 양성자와 중성자의 수를 기준으로 합니다.
-가장 무거운 원소는 빠른 중성자 포획 과정, 즉 r-과정을 통해 중성자별에서 생성되는 것으로 알려져 있습니다. 중성자 수프 속에 떠다니는 단일 원자핵을 상상해보세요. 갑자기, 중성자 다발이 매우 짧은 시간(보통 1초 미만)에 핵에 달라붙은 다음 내부 중성자에서 양성자로의 변화를 겪게 됩니다. 금, 백금, 우라늄과 같은 무거운 원소가 형성됩니다. 중원소의 불안정성 가장 무거운 원소는 불안정하거나 방사성이므로 시간이 지남에 따라 붕괴됩니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 분열, 즉 핵분열이라는 과정을 이용하는 것입니다.
"납이나 비스무트보다 무거운 원소를 만들려면 r-공정이 필요합니다."라고 노스캐롤라이나 대학 물리학과 부교수인 Ian Roederer는 말합니다. 주립 대학이자 연구의 주요 저자입니다. Roederer는 이전에 미시간 대학교에 있었습니다. Roederer는 "많은 중성자를 매우 빠르게 추가해야 하지만 이를 위해서는 많은 에너지와 중성자가 필요하다는 것이 문제입니다."라고 말합니다. "그리고 둘 다 발견할 수 있는 가장 좋은 장소는 중성자별이 탄생하거나 사망할 때, 또는 중성자별이 충돌하여 그 과정에 필요한 원료를 생산할 때입니다. "우리는 r-프로세스가 어떻게 작동하는지에 대한 일반적인 아이디어를 갖고 있지만 프로세스 조건은 매우 극단적입니다."라고 Roederer는 말합니다. “우리는 우주에서 얼마나 많은 종류의 장소가 r-과정을 생성할 수 있는지 잘 알지 못하고, r-과정이 어떻게 끝나는지도 모르고, 중성자가 몇 개인지 같은 질문에 답할 수도 없습니다.
추가해줄 수 있어? 아니면 요소가 얼마나 무거울 수 있나요? 그래서 우리는 이러한 질문에 답할 수 있는지 알아보기 위해 잘 연구된 일부 오래된 별에서 핵분열로 만들어질 수 있는 요소를 살펴보기로 결정했습니다." 이전에 인식하지 못한 패턴이 식별됨 팀은 잘 연구된 은하수에 있는 42개의 별에 포함된 중원소의 양을 새롭게 조사했습니다. 별은 이전 세대의 별에서 r-과정에 의해 형성된 무거운 원소를 가지고 있는 것으로 알려져 있었습니다. 이 별들에서 발견되는 각 중원소의 양을 보다 일반적으로 개별적으로 관찰하는 것이 아니라 집합적으로 관찰함으로써 그들은 이전에 인식할 수 없었던 패턴을 식별했습니다.
이러한 패턴은 은이나 로듐과 같이 주기율표의 중앙 근처에 나열된 일부 원소가 중원소 분열의 잔재일 가능성이 있음을 나타냅니다. 연구팀은 r-프로세스가 핵분열 전에 원자 질량이 260 이상인 원자를 생성할 수 있다는 것을 확인할 수 있었습니다.
Roederer는 "260이 흥미로운 이유는 핵무기 실험에서도 우주나 지구에서 자연적으로 그렇게 무거운 물질을 이전에 발견한 적이 없기 때문입니다."라고 말합니다. "그러나 우주에서 그것들을 보는 것은 우리에게 모델과 핵분열에 대해 생각하는 방법에 대한 지침을 제공하며, 풍부한 다양성의 요소가 어떻게 생성되었는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다."
이 연구에 대한 자세한 내용은 우주 전역의 핵분열에 대한 "믿을 수 없을 정도로 심오한" 증거를 참조하세요.
참조: Ian U. Roederer, Nicole Vassh, Erika M. Holmbeck, Matthew R. Mumpower, Rebecca Surman, John J. Cowan, Timothy C의 "별의 원소 풍부 패턴은 우라늄보다 무거운 핵의 핵분열을 나타냅니다." . Beers, Rana Ezzeddine, Anna Frebel, Terese T. Hansen, Vinicius M. Placco 및 Charli M. Sakari, 2023년 12월 7일, 과학. DOI: 10.1126/science.adf1341 이 연구는 사이언스(Science)에 실렸으며 국립과학재단(National Science Foundation)과 미국항공우주국(National Aeronautics and Space Administration)의 일부 지원을 받았습니다.
https://scitechdaily.com/the-cosmic-forge-how-ancient-stars-crafted-elements-beyond-earths-reach/
=========================
메모 2312240702 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링
국제 연구팀이 고대 별이 지구에서 자연적으로 발견되는 주기율표의 어떤 원소보다 '무거운 원자 질량 260 이상의 원소를 생성할 수 있다'는 사실을 발견했다. 우리가 가볍거나 무거운 원소를 언급할 때, 우리는 그 원자량에 대해 이야기하고 있다. 대체로 원자 질량은 해당 원소의 원자 하나의 핵에 있는 양성자와 중성자의 수를 기준으로 한다.
크기는 작지만 질량이 무거운 중성자 별 smolas들은 qoms.2qvixer.gravity.lens(size.1-1=0)로 부터 생성되었다. 허허. 사이즈는 스텔스처럼 작아 보여도 실제 질량은 여전히 에너지를 가진 qms=1+1=2를 유지한다. 허허. 이론적으로 무거운 원자 질량 260천억 이상의 원소질량도 다중우주에서 가능하다. 허허.
가장 무거운 원소는 빠른 중성자 포획 과정, 즉 r-과정을 통해 중성자별에서 생성되는 것으로 알려져 있습니다. 중성자 수프 속에 떠다니는 단일 원자핵을 상상해보세요. 갑자기, 중성자 다발이 매우 짧은 시간(보통 1초 미만)에 핵에 달라붙은 다음 내부 중성자에서 양성자로의 변화를 겪게 된다. qoms에서 qms는 oms로 변환되는 모습은 중성자에서 양성자로 변화하는 모습과 유사하다. 허허.
- A new study finds that ancient stars can produce elements heavier than Earth with atomic masses exceeding 260, advancing our understanding of the formation of elements in the universe. How heavy can an element be? An international team of researchers has discovered that ancient stars can produce elements with an atomic mass of more than 260, heavier than any element in the periodic table found naturally on Earth.
-This discovery deepens our understanding of the formation of elements in stars. Cosmic Element Factory We are literally made of stars. Stars are element factories, with elements constantly fusing or breaking apart to create other lighter or heavier elements. When we refer to light or heavy elements, we are talking about their atomic weight. Broadly speaking, atomic mass is based on the number of protons and neutrons in the nucleus of one atom of that element.
-The heaviest elements are known to be created in neutron stars through the fast neutron capture process, or r-process. Imagine a single atomic nucleus floating in a neutron soup. Suddenly, a bunch of neutrons attaches itself to the nucleus in a very short period of time (usually less than a second) and then undergoes the change from internal neutrons to protons. Heavy elements such as gold, platinum, and uranium are formed. Instability of Heavy Elements The heaviest elements are unstable or radioactive, meaning they decay over time. One way to do this is through fission, a process called nuclear fission.
=========================
Memo 2312240702 My thought experiment qpeoms storytelling
An international team of researchers has discovered that ancient stars can produce elements with an atomic mass of more than 260 atomic masses heavier than any element on the periodic table found naturally on Earth. When we refer to light or heavy elements, we are talking about their atomic weight. Broadly speaking, atomic mass is based on the number of protons and neutrons in the nucleus of one atom of that element.
Small but massive neutron star smolas were created from qoms.2qvixer.gravity.lens(size.1-1=0). haha. Even though the size seems small like stealth, the actual mass still maintains qms=1+1=2 with energy. haha. Theoretically, elements with heavier atomic masses of 260 trillion or more are possible in the multiverse. haha.
The heaviest elements are known to be produced in neutron stars through the rapid neutron capture process, or r-process. Imagine a single atomic nucleus floating in a neutron soup. Suddenly, a bunch of neutrons attaches itself to the nucleus in a very short period of time (usually less than a second) and then undergoes the change from internal neutrons to protons. The conversion from qoms to qms to oms is similar to the change from neutron to proton. haha.
Sample oms (standard)
b 0 a c f d 0000e0
0 0 0 a c 0 f00bde
0 c 0 f a b 000e0d
e 0 0 d 0 c 0b0fa0
f 0 0 0 e 0 b0dac0
d 0 f 0 0 0 cae0b0
0 b 0 0 0 f 0ead0c
0 d e b 0 0 ac000f
c e d 0 b a 00f000
a 0 b 0 0 e 0dc0f0
0 a c e 0 0 df000b
0 f 0 0 d 0 e0bc0a
sample qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
Sample oss.base (standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
.Researchers study a million galaxies to find out how the universe began
연구자들은 우주가 어떻게 시작되었는지 알아내기 위해 백만 개의 은하를 연구합니다
도쿄대학교 Kavli 우주 물리학 및 수학 연구소
그림 1: 우주의 대규모 구조를 관찰하여 얻은 이미지. 노란색에서 빨간색으로 표시된 수많은 물체는 모두 지구에서 수억 광년 떨어진 은하를 나타냅니다. 은하계는 다양한 색상과 모양으로 나타나며 그 수가 너무 많아서 광대한 우주 공간을 헤아릴 수 없습니다. 이들 은하의 공간적 분포와 모양 패턴은 무작위가 아니라 실제로 "상관관계"를 갖고 있습니다. 이는 인플레이션에 의해 예측된 종자 원시 변동의 통계적 특성에서 비롯됩니다. 크레딧: 스바루 DECEMBER 22, 2023
HSC 연구팀은 최근 발표된 연구에서 보고된 바와 같이 현재 우주 구조의 기원을 탐구하기 위해 100만 개 이상의 은하계를 분석했습니다. 에서 편집자' 제안.Physical Review D 오늘까지 우주 마이크로파 배경(CMB)과 대규모 구조(LSS)에 대한 정밀한 관찰과 분석을 통해 우주의 표준 틀, 소위 ΛCDM 모델이 확립되었습니다.
암흑 물질(CDM)과 암흑 에너지(우주 상수 이 모델은 원시 변동이 우주의 시작 또는 초기 우주에서 발생하여 유발 요인으로 작용했음을 시사합니다. 별, 은하, 은하단을 포함한 우주의 모든 사물의 생성과 공간 전반에 걸친 공간 분포에 대해 설명합니다. 생성될 당시에는 매우 작지만 중력의 당기는 힘으로 인해 시간이 지남에 따라 요동이 커져 결국 암흑 물질의 밀집된 영역, 즉 후광이 형성됩니다.
그러다가 서로 다른 헤일로들이 서로 충돌하고 합쳐지기를 반복하면서 은하와 같은 천체가 형성되었습니다. 은하의 공간적 분포의 성질은 애초에 은하를 만들어낸 원시요동의 성질에 크게 영향을 받기 때문에 원시요동의 성질을 관측적으로 탐구하기 위해 은하분포에 대한 통계적 분석이 활발히 수행되어 왔다. 이 외에도 우주의 넓은 지역에 분포된 은하 형태의 공간적 패턴도 근본적인 원시 변동의 특성을 반영합니다(그림 1).
그러나 대규모 구조에 대한 기존의 분석은 점으로서의 은하의 공간적 분포에만 초점을 맞춰 왔습니다. 최근에 연구자들은 은하의 형태를 연구하기 시작했는데, 그 이유는 이것이 추가 정보를 제공할 뿐만 아니라 원시 변동의 본질에 대한 다른 관점을 제공하기 때문입니다(그림 2).
그림 2: "다른" 방식의 시각화 우주의 원시적 변동으로 인해 암흑 물질의 공간적 분포가 달라집니다. 중앙 그림(상단 및 하단 행 모두에 공통)은 기준 가우스 분포의 변동을 보여줍니다. 색상 그라데이션(파란색에서 노란색)은 해당 위치(낮은 밀도 영역에서 높은 밀도 영역)의 변동 값에 해당합니다. 왼쪽과 오른쪽 그림은 가우스 분포에서 약간 벗어나거나 가우시안이 아닌 변동을 보여줍니다. 괄호 안의 부호는 가우스 편차의 부호를 나타내며, 왼쪽은 음(-) 편차, 오른쪽은 양(+) 편차에 해당합니다. 맨 윗줄은 등방성 비가우시안성의 예입니다. 중앙 가우스 변동과 비교하여 왼쪽 그림은 큰 음수(진한 파란색) 영역의 증가를 보여주고, 오른쪽 그림은 큰 양수(밝은 노란색) 영역의 증가를 보여줍니다.
관측된 은하의 공간적 분포를 이용하여 이러한 등방성 비가우시안성을 검색할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 아래쪽 패널은 이방성 비가우스성의 예를 보여줍니다. 상단 패널의 등방성 경우와 비교하면 중앙 패널의 가우스 변동과 전체적인 명암의 변화는 없으나 각 영역의 모양이 달라졌습니다. 우리는 이 "이방성"을 검색할 수 있습니다. 은하 모양의 공간 패턴으로 인한 비가우시안성. 크레딧: 쿠리타 & 타카다
당시 카블리 우주 물리학 및 수학 연구소(Kavli IPMU) 대학원생 쿠리타 도시키(현 막스 플랑크 천체 물리학 연구소 박사후 연구원)와 카블리 IPMU 교수 다카다 마사히로가 이끄는 연구팀 은하의 공간 분포에 대한 분광 데이터와 개별 은하 형태의 영상 데이터를 결합하여 은하 형태 패턴에서 주요 통계 정보를 추출하는 은하 형태의 파워 스펙트럼을 측정하는 방법을 개발했습니다.
연구원들은 SDSS(Sloan Digital Sky Survey)를 통해 약 100만 개의 은하의 공간 분포와 모양 패턴을 동시에 분석했습니다. 오늘날 은하계에 대한 최대 규모의 조사입니다.
그 결과, 그들은 전체 우주 구조 형성의 씨앗이 되는 원시 변동의 통계적 특성을 성공적으로 제한했습니다. 그들은 두 은하의 방향이 통계적으로 유의미하게 정렬되어 있음을 발견했습니다. 1억 광년 이상의 간격을 두고 형성됩니다(그림 3).
그들의 결과는 형성 과정이 명백히 독립적이고 인과관계가 없는 먼 은하들 사이에 상관관계가 존재한다는 것을 보여주었습니다. 그림 3: 파란색 점과 오류 막대는 은하 모양 파워 스펙트럼의 값입니다. 수직축은 두 은하 모양 사이의 상관관계 강도, 즉 은하 모양 방향의 정렬에 해당합니다. 가로축은 두 은하 사이의 거리를 나타내고, 왼쪽(오른쪽) 축은 더 멀리 있는(가까운) 은하 사이의 상관관계를 나타냅니다. 회색 점은 비물리적 겉보기 상관관계를 나타냅니다.
예상대로 이 값이 오류 내에서 0이라는 사실은 파란색 측정 지점이 실제로 천체 물리학에서 발생한 신호임을 확인합니다. 검은색 곡선은 가장 표준적인 인플레이션 모델의 이론적인 곡선으로, 실제 데이터 포인트와 잘 일치하는 것으로 나타났습니다. 크레딧: Kurita & 다카다
"본 연구에서는 '형상'에 대한 통계적 분석을 통해 원시 변동의 속성에 제약을 가할 수 있었습니다. 대규모 구조 데이터에서 얻은 수많은 은하. 은하의 형상을 이용해 초기 우주의 물리학을 탐구하는 연구와 연구 과정, 아이디어의 구축과 개발까지 선례가 거의 없습니다. 분석 방법부터 실제 데이터 분석까지 시행착오의 연속이었습니다. "그래서 저는 많은 어려움을 겪었습니다. 하지만 박사과정 동안 그 일들을 성취할 수 있어서 기뻤습니다. 이번 성과는 은하의 형상을 활용한 우주론이라는 새로운 연구 분야를 여는 첫걸음이 될 것이라고 믿습니다.” 쿠리타가 말했다. 게다가 이러한 상관관계에 대한 자세한 조사를 통해 인플레이션에 의해 예측된 상관관계와 일치하며 원시 변동의 비가우시안 특징을 나타내지 않는 것으로 확인되었습니다변동 .
“이 연구는 토시키 박사의 박사 논문의 결과입니다. 은하의 형태와 은하의 분포를 이용하여 우주론적 모델을 검증하는 방법을 개발하고 이를 데이터에 적용한 후 인플레이션의 물리학을 테스트한 것은 놀라운 연구 성과입니다. 지금까지 누구도 해보지 못한 연구 주제였지만 이론, 측정, 응용이라는 3단계를 모두 해냈다. 축하해요! 우리가 세 단계를 모두 수행할 수 있다는 사실이 매우 자랑스럽습니다. 불행하게도 나는 인플레이션의 새로운 물리학을 발견하는 위대한 발견을 이루지는 못했지만, 우리는 미래 연구를 위한 길을 마련했습니다. Subaru Prime Focus Spectrograph를 사용하여 더 많은 연구 분야를 개척할 수 있을 것으로 기대됩니다.” 타카다가 말했다. 이 연구의 방법과 결과를 통해 미래의 연구자들은 인플레이션 이론을 추가로 테스트할 수 있을 것입니다.
추가 정보: Toshiki Kurita 외, SDSS-III BOSS 은하의 고유 정렬로 인한 이방성 원시 비가우시안성에 대한 제약, 물리적 검토 D(2023). DOI: 10.1103/PhysRevD.108.083533. arXiv: DOI: 10.48550/arXiv.2302.02925 저널 정보: arXiv , 실제 검토 D 에 의해 제공 도쿄대학교 카블리 우주 물리학 및 수학 연구소
https://phys.org/news/2023-12-million-galaxies-universe-began.html
.One Step Closer to Living on Mars: AI Unlocks Secrets of Oxygen Production on the Red Planet
화성에서의 생활에 한 걸음 더 가까워지다: AI가 화성에서 산소 생산의 비밀을 밝힙니다
주제:인공지능촉매중국과학원화성중국 과학기술대학교 작성 중국과학원 본부 2023년 12월 23일 로봇 AI 화학자가 유용한 산소 생성 촉매를 만든다 화성 운석에서 OER 촉매를 생성하기 위해 로봇 AI 화학자를 사용하여 화성에서 산소를 합성하는 최근의 획기적인 발전은 화성 식민지화의 꿈을 실현하기 위한 중요한 단계입니다. 이 기술은 화성에 산소 공장을 설립하여 지구상의 인간 거주를 현실화할 것을 약속합니다. 출처: 중국 과학기술대학교
AI 화학자 그룹 AI 화학자가 화성 운석에서 산소를 생산하는 촉매를 만드는 데 성공했습니다. 화성으로의 이주와 화성에서의 생활화성은 종종 공상과학 소설의 주제였습니다. 이러한 꿈이 현실이 되기 전에 인류는 화성에서 장기간 생존하는 데 필요한 산소와 같은 필수 자원의 부족과 같은 심각한 문제에 직면하게 됩니다. 하지만 최근 화성에서의 수중 활동 발견은 이러한 장애물을 극복할 수 있는 새로운 희망을 불러일으켰습니다. 과학자들은 현재 산소 발생 반응(OER) 촉매의 도움으로 태양 에너지로 구동되는 전기화학적 물 산화를 통해 물을 분해하여 산소를 생성할 수 있는 가능성을 조사하고 있습니다.
문제는 이러한 촉매를 지구에서 운반하는 대신 비용이 많이 드는 물질을 사용하여 화성에서 현장에서 합성하는 방법을 찾는 것입니다. AI와 화성 화학의 발전 이 문제를 해결하기 위해 최근 중국과학원(CAS) 중국과기대(USTC) Luo Yi 교수, Jiang Jun 교수, Shang Weiwei 교수가 이끄는 팀이 이를 가능하게 했습니다. 로봇 인공 지능(AI) 화학자를 사용하여 화성 운석에서 OER 촉매를 자동으로 합성하고 최적화합니다. Deep Space Exploration Laboratory와 공동으로 진행한 연구 결과는 최근 저널 Nature Synesis에 게재되었습니다.
팀의 수석 과학자인 Luo Yi 교수는 “AI 화학자는 학제간 협력을 기반으로 화성 물질을 사용하여 OER 촉매를 혁신적으로 합성합니다.”라고 말했습니다. 각 실험 주기에서 AI 화학자는 먼저 레이저 유도 분해 분광법(LIBS)을 눈으로 사용하여 화성 광석의 원소 구성을 분석합니다. 그런 다음 고체 분배 워크스테이션의 계량, 액체 분배 워크스테이션의 공급원료 용액 준비, 원심분리 워크스테이션의 액체 분리, 건조기 워크스테이션의 응고 등 광석에 대한 일련의 전처리를 수행합니다.
로봇 AI 화학자는 화성의 운석으로 유용한 산소 생성 촉매를 만듭니다. 출처: 중국 과학기술대학교
AI 화학자 그룹 생성된 금속 수산화물은 Nafion 접착제로 처리되어 전기화학적 워크스테이션에서 OER 테스트를 위한 작동 전극을 준비합니다. 테스트 데이터는 기계 학습(ML) 처리를 위해 실시간으로 AI 화학자의 계산 '두뇌'로 전송됩니다. AI 화학자의 '뇌'는 서로 다른 원소 비율을 갖는 30,000개의 고엔트로피 수산화물에 대해 양자 화학 및 분자 역학 시뮬레이션을 사용하고 밀도 범함수 이론을 통해 OER 촉매 활동을 계산합니다. 시뮬레이션 데이터는 다양한 원소 구성으로 촉매의 활동을 신속하게 예측하기 위한 신경망 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
마지막으로 베이지안 최적화를 통해 '뇌'는 최적의 OER 촉매를 합성하는 데 필요한 화성 광석의 조합을 예측합니다. 산소 생산의 획기적인 달성 지금까지 AI 화학자는 무인 조건에서 화성 운석 5종을 사용해 우수한 촉매를 만들어냈습니다. 이 촉매는 전류 밀도 10mA cm-2 및 445.1mV의 과전위에서 550,000초 이상 안정적으로 작동할 수 있습니다. 화성의 온도인 -37°C에서 추가 테스트를 실시한 결과, 촉매가 뚜렷한 성능 저하 없이 꾸준히 산소를 생성할 수 있음이 확인되었습니다. AI 화학자는 인간 화학자가 2000년이 걸리는 복잡한 촉매 최적화를 두 달 만에 완료했습니다.
연구팀은 AI 화학자를 인간의 개입 없이 다양한 화학 합성을 위한 일반 실험 플랫폼으로 전환하기 위해 노력하고 있다. 논문 심사자는 "이러한 유형의 연구는 광범위한 관심을 끌고 있으며 유기/무기 재료 합성 및 발견 분야에서 급속한 발전을 이루고 있습니다."라고 높이 평가했습니다. Jiang은 “미래에는 인간이 AI 화학자의 도움을 받아 화성에 산소 공장을 설립할 수 있을 것”이라고 말했다. 인간의 생존에 필요한 충분한 산소 농도를 생성하려면 15시간의 태양 조사만 필요합니다. “이 획기적인 기술은 우리가 화성 생활의 꿈을 이루는 데 한 걸음 더 가까워지게 해줍니다.”라고 그는 말했습니다.
참고 자료: Qing Zhu, Yan Huang, Donglai Zhou, Luyuan Zhao, Lulu Guo, Ruyu Yang, Zixu Sun, Man Luo, Fei의 "로봇 AI 화학자가 화성 운석에서 산소 생성 촉매의 자동 합성" 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 및 Yi Luo, 2023년 11월 13일, 자연 합성. DOI: 10.1038/s44160-023-00424-1
===================
메모 2312232033 나의 사고실험 qpeoms 스토리텔링
인공지능의 딥러닝은 거울을 이용한 무한 복사와 복제를 기계적인 컴퓨팅으로 가공 데이타베이스를 엄청나게 만들어 비교검토 패턴찾기로 최적화하는 일이다. 뭔가 대단한 일이기는 하지만, 그렇게 놀라운 일이 아니다. 기계를 제어하지 못하면 기계가 사람의 통제를 무시하고 괴물처럼 변할 수 있다.
그러나 인간은 인공지능의 도움없이도 그냥 화성의 모든 광물을 추론적으로 qpeoms이론을 이용하여 데이타베이스화 시킬 수 있다. 인공지능이 2000년 걸릴 일을 1분내에 즉각 정답을 찾아낼 수도 있다. 인간은 지잘난 인공지능을 없앨수도 있고 바보로 만들 수 있다. 하지만 인간의 통제를 받지 않으려하는 건 인공지능 과학자는 심각한 문제이다. 허허.
중국 과학자들은 왜 그런 인공지능으로 사람들의 통제를 벗어나려 할까? 유물사관의 공산주의 개념일까? 허허.
Scientists are currently investigating the possibility of splitting water to produce oxygen through electrochemical water oxidation powered by solar energy with the help of oxygen evolution reaction (OER) catalysts. The challenge is finding a way to synthesize these catalysts in situ on Mars using costly materials rather than transporting them from Earth. An AI chemist completed complex catalyst optimization in two months that would have taken a human chemist 2,000 years.
Achieving a breakthrough in oxygen production So far, AI chemists have created excellent catalysts using five types of Martian meteorites under unmanned conditions. This catalyst was able to operate stably for more than 550,000 seconds at a current density of 10 mA cm-2 and an overpotential of 445.1 mV. Additional tests conducted at -37°C, the temperature of Mars, confirmed that the catalyst could consistently produce oxygen without any noticeable decrease in performance. Only 15 hours of solar irradiation is needed to generate sufficient oxygen concentrations for human survival. This groundbreaking technology brings us one step closer to achieving our dream of living on Mars.
===================
Memo 2312232033 My thought experiment qpeoms storytelling
Deep learning in artificial intelligence involves creating a huge processing database through mechanical computing through infinite copying and duplication using mirrors and optimizing it through comparative review and pattern finding. It's something big, but it's not that surprising. If a machine is not controlled, it can ignore human control and turn into a monster.
However, humans can inferentially create a database of all minerals on Mars using the qpeoms theory without the help of artificial intelligence. Artificial intelligence can immediately find the right answer within a minute, something that would take 2,000 years. Humans can eliminate artificial intelligence or make it stupid. However, it is a serious problem for artificial intelligence scientists to avoid being controlled by humans. haha.
Why do Chinese scientists try to escape human control with such artificial intelligence? Is it a concept of communism from a materialistic view of history? haha.
Sample oms (standard)
b 0 a c f d 0000e0
0 0 0 a c 0 f00bde
0 c 0 f a b 000e0d
e 0 0 d 0 c 0b0fa0
f 0 0 0 e 0 b0dac0
d 0 f 0 0 0 cae0b0
0 b 0 0 0 f 0ead0c
0 d e b 0 0 ac000f
c e d 0 b a 00f000
a 0 b 0 0 e 0dc0f0
0 a c e 0 0 df000b
0 f 0 0 d 0 e0bc0a
sample qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
Sample oss.base (standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
댓글