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AI化学家有多高效?5天完成6个月工作,无需人类干预

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近年来,为满足日益增长的工业和科学需求,化学领域的科学家们一直在寻求提高催化反应的效率和选择性。

催化反应是许多化学过程的核心,而其中的一个关键因素是利用配体来调节反应的选择性和产率。然而,传统的催化剂发现和优化方法通常耗时、耗材量大,并且严重依赖于人工操作和经验

为了解决这一问题,来自北卡罗来纳州立大学、伊士曼化工公司的研究团队开发了一种名为 Fast-Cat 的自动化实验室

据介绍,通过结合人工智能(AI)和自动化技术,Fast-Cat 实现了催化反应的快速、高效和自动化,不仅可以完全自主连续运行高温、高压、气液反应,还能够分析每个反应的输出结果,在没有人工干预的情况下确定不同变量对每个实验结果的影响。

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相关研究论文以“Autonomous reaction Pareto-front mapping with a self-driving catalysis laboratory”为题,已发表在科学期刊 Nature Chemical Engineering 上。

值得关注的是,它能够在短短 5 天内提供比传统方法 6 个月更多的信息,为化学研究和工业生产提供了全新的可能性。研究团队表示,Fast-Cat 的出现标志着催化反应研究迈入了新的时代。

Fast-Cat是如何快于人类的?

据论文描述,Fast-Cat 采用了一套自动化实验系统和 AI 驱动的实验规划,使催化反应的实验过程实现了全自动化和智能化。其工作原理是:基于对催化反应中各种变量影响的深入理解,并利用 AI 算法不断学习和优化实验设计,快速找到最优的反应条件。

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图|Fast-Cat 工作流程概述。输入:先前数据、约束条件和优化目标。循环:确定当前超体积(HV),蒙特卡洛(MC)在新点对 ML 模型进行采样,根据预测获得的超体积对点进行排名(点 1 处的绿色星表示 HV 改进最大的预测,然后是点 2 和3 按顺序),对最佳预测进行实验并重复。输出:最新的替代模型(曲面图和特征分析)和实验数据点(帕累托前沿)。

Fast-Cat 的操作流程主要包括四个步骤:准备、启动、操作和 Pareto 筛选循环。

在准备阶段,研究人员需要提前准备好实验所需的试剂和配体,包括催化剂、配体、底物等,并装载到系统中。这些试剂会被加载到自动化的试剂补给模块中,以确保实验中始终有足够的试剂供应。

启动阶段是实验的开始,系统自动调节实验条件,包括液体和气体的流量、压力等参数,从而达到所需的反应压力和组成。

在操作阶段,系统持续运行高温、高压、气液相催化反应,并自动采集、分析反应产物。

Fast-Cat 启动后,开始自动运行高温高压的气液相催化反应。这些反应通常在流动条件下进行,以确保反应混合均匀并获得准确的反应数据。系统根据预设的实验方案连续执行一系列实验,快速收集大量反应数据。

在每次实验结束后,Fast-Cat 自动收集反应产物,并通过气相色谱仪(GC)等在线分析设备进行分析,分析结果包括产物的种类、产率、选择性等。

随后,实验数据会被上传到 Fast-Cat 的数据分析模块,进行实时处理和分析。通过机器学习算法,Fast-Cat 能够从大量的实验数据中提取规律和模式,并根据这些信息调整下一轮实验的条件。

为进一步优化反应条件和提高催化效率,Fast-Cat 会根据每次实验的结果调整下一轮实验的条件。这种循环反馈机制使得 Fast-Cat 能够逐步寻找到最优的反应条件,并实现对催化反应的快速优化,这属于 Pareto 筛选循环阶段。

根据 Pareto 优化原则,Fast-Cat 会在多个目标之间寻找最佳平衡。例如,提高产物收率可能会降低选择性,因此需要在这两个目标之间进行权衡。

Fast-Cat 会根据实验结果调整实验条件,以便在多个目标之间找到最优解。这可能需要进行多轮实验和优化过程。

在整个实验过程中,为确保实验过程的安全和稳定性,Fast-Cat 会自动监控各种参数,包括温度、压力、流量等。如果需要,系统会自动进行试剂的补给和设备的维护,从而保证实验的连续进行和稳定性。
据介绍,Fast-Cat 在研究过程中取得了令人瞩目的成果。

通过对不同配体的催化性能进行全面的测试和分析,研究人员发现了各种实验条件对反应产率和选择性的影响规律。

通过优化配体结构和反应条件,Fast-Cat 成功提高了催化反应的效率和选择性,为催化领域的研究和应用提供了新的思路和方法。

尽管 Fast-Cat 在催化反应研究中取得了显著的成果,但仍存在一些局限性和挑战。

例如,系统可能受到实验条件的限制,无法覆盖所有可能的反应情况;对于某些复杂的催化反应系统,Fast-Cat 的智能化程度还有待进一步提高。

研究人员表示,未来的研究方向包括进一步优化系统设计、开发更先进的人工智能算法,以及拓展 Fast-Cat 在更广泛领域的应用。

AI让化学实验更高效

近年来,除了 Fast-Cat 之外,AI 驱动的催化研究领域还出现了一系列其他重要的研究成果。例如,人工智能大型优化催化剂合成的工作流程等。

在 AI4science 领域,很多相关研究同样表明,AI 可以提高研究效率,比如自助化学合成机器人 RoboChem。

研究团队表示,作为催化反应研究领域的一项重要技术创新,Fast-Cat 具有广阔的应用前景。

例如,在化学和制药工业中,Fast-Cat 有望成为催化剂研发和优化的重要工具,为新药物和新材料的开发提供支持;Fast-Cat 的智能化和自动化特点,也为实现绿色化学生产和节能减排提供了新的途径和可能性。

未来,随着 Fast-Cat 技术的不断完善和推广应用,预计将出现更多基于 Fast-Cat 的研究成果和创新应用。

此外,随着对催化反应机理和性能的深入理解,AI 将有望帮助人类开发出更加高效、环保的催化剂和反应体系,推动催化领域的发展迈向新的高度。

参考链接:

https://www.nature.com/articles/s44286-024-00033-5

https://news.ncsu.edu/2024/02/ai-driven-lab-speeds-catalysis-research/

https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.iecr.3c02520

评论
坦 荡 荡
少傅级
人工智能(AI)已经应用到各个领域,Fast-Cat 实现了催化反应的快速、高效和自动化,不仅可以完全自主连续运行高温、高压、气液反应,还能够分析每个反应的输出结果。
2024-02-29
内蒙古四子王旗
大学士级
让我们期待AI化学家在未来火星探索中的更多精彩表现,为人类征服星辰大海助力前行。
2024-02-29
湖北胡石伦
太傅级
随着对催化反应机理和性能的深入理解,AI 将有望帮助人类开发出更加高效、环保的催化剂和反应体系,推动催化领域的发展迈向新的高度。
2024-02-29