人工智能和机器人自主进行光催化试验和放大验证

在化学合成领域，人工智能（AI）和机器人的融合预示着创新的新时代。阿姆斯特丹大学研究人员开发的机器人平台RoboChem，准备推动光催化转化（photocatalytic transformations）的进步。最近在《科学》杂志上发表的一篇论文中详细介绍了这个突破性的系统，它不仅仅是化学合成的飞跃，也是朝着重新定义机器在科学领域可以实现的界限迈出的一大步。

弥合光催化的差距

光催化是一种利用光在温和条件下驱动化学反应的过程，在合成药品、农用化学品和材料方面具有巨大的潜力。尽管有希望，但该领域一直在努力应对重大挑战，包括优化反应条件、复制结果和缩放反应过程的规模。这些障碍源于实际问题，如光吸收不均匀和实验差异性，以及复杂反应机制等化学复杂性。

RoboChem是Timothy Noël教授和他的团队在阿姆斯特丹大学范特霍夫分子科学研究所的研究成果。RoboChem旨在自主优化、强化和扩大光催化转化，而不必具有该领域广泛专业知识。它体现了一个协作机器人平台，将现成的硬件与定制软件和贝叶斯优化（ Bayesian optimization ，BO）算法集成在一起，为困扰光催化过程的挑战提供了方便和安全的解决方案。

RoboChem的内部运作

RoboChem创新的核心是其复杂的组件阵列：液体处理机、注射器泵、可调谐的连续流动光反应器、具有高性价比的物联网设备和在线核磁共振（ in-line nuclear magnetic resonance ，NMR）系统。这些组件通过用户友好的界面进行控制，简化了光催化反应的复杂编排过程。

RoboChem的能力在于其闭环BO方法，能够系统地探索离散和连续变量的巨大参数空间。这种策略允许RoboChem识别最佳反应条件，最大限度地提高产量、吞吐量或两者兼而有之。该平台在连续流动微反应器中运行，有效地解决了质量、热和光子传输的考虑，生成了捕获成功和失败的结构化数据集，从而阐明了特定变量对反应的影响。

展示多功能性和精确性

该平台的能力在不同19个分子中进行了严格测试，展示了其在解决光催化各个方面的多功能性，包括氢原子转移光催化、光氧化还原催化和金属光催化。值得注意的是，RoboChem的自主操作需要最低限度的人工干预，人的作用仅限于定义参数空间、准备库存方案和隔离纯化合物。

独立的产出（yields）与核磁共振分析预测的产出能够很好对齐，突出了RoboChem的精度和可靠性，验证了其在同一连续流光反应器中扩大最佳条件的有效性。RoboChem性能的这一方面特别值得注意，因为它展示了该平台从试验优化无缝过渡到扩大规模的能力，这是工业应用的关键因素。

RoboChem与众不同之处

在化学合成方面，RoboChem与其他机器人平台的不同之处在于，它专注于光催化过程，并以最少的人类介入进行自主操作。虽然其他平台可能迎合更广泛的化学合成应用，但RoboChem的特点是集成了用于导航反应条件的BO算法，以及包括不成功的实验在内的全面数据收集。这种方法不仅提高了光催化过程优化的效率，而且还提供了对反应的更丰富的理解，为进一步的创新铺平了道路。

RoboChem背后的技术

RoboChem证明了硬件和软件在解决复杂科学挑战方面的协同作用。该平台无缝集成了液体处理 机、注射器泵、光反应器、物联网设备和核磁共振系统，加上BO算法和用户友好的界面，体现了技术创新如何减轻传统化学合成的负担。通过自动化优化过程和基于全面数据分析的实时调整，RoboChem是人工智能和机器人在化学应用方面取得的最新进展。

化学合成的未来

RoboChem标志着化学合成演变的关键时刻，为机器在科学发现和创新中发挥核心作用的未来提供了一瞥。随着该平台不断完善其能力并扩大其应用，RoboChem和类似系统彻底改变制药和农用化学品以外的行业的潜力是巨大的。通过将研究人员从耗时和复杂的流程优化任务中解放出来，像RoboChem这样的平台不仅提高了安全性和效率，还使科学家能够将更多时间用于其工作的创造性方面。