近年來，為(wei) 滿足日益增長的工業(ye) 和科學需求，化學領域的科學家們(men) 一直在尋求提高催化反應的效率和選擇性。

催化反應是許多化學過程的核心，而其中的一個(ge) 關(guan) 鍵因素是利用配體(ti) 來調節反應的選擇性和產(chan) 率。然而，傳(chuan) 統的催化劑發現和優(you) 化方法通常耗時、耗材量大，並且嚴(yan) 重依賴於(yu) 人工操作和經驗。

為(wei) 了解決(jue) 這一問題，來自北卡羅來納州立大學、伊士曼化工公司的研究團隊開發了一種名為(wei)  Fast-Cat 的自動化實驗室。

據介紹，通過結合人工智能（AI）和自動化技術，Fast-Cat 實現了催化反應的快速、高效和自動化，不僅(jin) 可以完全自主連續運行高溫、高壓、氣液反應，還能夠分析每個(ge) 反應的輸出結果，在沒有人工幹預的情況下確定不同變量對每個(ge) 實驗結果的影響。

相關(guan) 研究論文以“Autonomous reaction Pareto-front mapping with a self-driving catalysis laboratory”為(wei) 題，已發表在科學期刊 Nature Chemical Engineering 上。

值得關(guan) 注的是，它能夠在短短 5 天內(nei) 提供比傳(chuan) 統方法 6 個(ge) 月更多的信息，為(wei) 化學研究和工業(ye) 生產(chan) 提供了全新的可能性。研究團隊表示，Fast-Cat 的出現標誌著催化反應研究邁入了新的時代。

Fast-Cat是如何快於(yu) 人類的？

據論文描述，Fast-Cat 采用了一套自動化實驗係統和 AI 驅動的實驗規劃，使催化反應的實驗過程實現了全自動化和智能化。其工作原理是：基於(yu) 對催化反應中各種變量影響的深入理解，並利用 AI 算法不斷學習(xi) 和優(you) 化實驗設計，快速找到最優(you) 的反應條件。

圖｜Fast-Cat 工作流程概述。輸入：先前數據、約束條件和優(you) 化目標。循環：確定當前超體(ti) 積（HV），蒙特卡洛（MC）在新點對 ML 模型進行采樣，根據預測獲得的超體(ti) 積對點進行排名（點 1 處的綠色星表示 HV 改進最大的預測，然後是點 2 和3 按順序），對最佳預測進行實驗並重複。輸出：最新的替代模型（曲麵圖和特征分析）和實驗數據點（帕累托前沿）。

Fast-Cat 的操作流程主要包括四個(ge) 步驟：準備、啟動、操作和 Pareto 篩選循環。

在準備階段，研究人員需要提前準備好實驗所需的試劑和配體(ti) ，包括催化劑、配體(ti) 、底物等，並裝載到係統中。這些試劑會(hui) 被加載到自動化的試劑補給模塊中，以確保實驗中始終有足夠的試劑供應。

啟動階段是實驗的開始，係統自動調節實驗條件，包括液體(ti) 和氣體(ti) 的流量、壓力等參數，從(cong) 而達到所需的反應壓力和組成。

在操作階段，係統持續運行高溫、高壓、氣液相催化反應，並自動采集、分析反應產(chan) 物。

Fast-Cat 啟動後，開始自動運行高溫高壓的氣液相催化反應。這些反應通常在流動條件下進行，以確保反應混合均勻並獲得準確的反應數據。係統根據預設的實驗方案連續執行一係列實驗，快速收集大量反應數據。

在每次實驗結束後，Fast-Cat 自動收集反應產(chan) 物，並通過氣相色譜儀(yi) （GC）等在線分析設備進行分析，分析結果包括產(chan) 物的種類、產(chan) 率、選擇性等。

隨後，實驗數據會(hui) 被上傳(chuan) 到 Fast-Cat 的數據分析模塊，進行實時處理和分析。通過機器學習(xi) 算法，Fast-Cat 能夠從(cong) 大量的實驗數據中提取規律和模式，並根據這些信息調整下一輪實驗的條件。

為(wei) 進一步優(you) 化反應條件和提高催化效率，Fast-Cat 會(hui) 根據每次實驗的結果調整下一輪實驗的條件。這種循環反饋機製使得 Fast-Cat 能夠逐步尋找到最優(you) 的反應條件，並實現對催化反應的快速優(you) 化，這屬於(yu) Pareto 篩選循環階段。

根據 Pareto 優(you) 化原則，Fast-Cat 會(hui) 在多個(ge) 目標之間尋找最佳平衡。例如，提高產(chan) 物收率可能會(hui) 降低選擇性，因此需要在這兩(liang) 個(ge) 目標之間進行權衡。

Fast-Cat 會(hui) 根據實驗結果調整實驗條件，以便在多個(ge) 目標之間找到最優(you) 解。這可能需要進行多輪實驗和優(you) 化過程。

在整個(ge) 實驗過程中，為(wei) 確保實驗過程的安全和穩定性，Fast-Cat 會(hui) 自動監控各種參數，包括溫度、壓力、流量等。如果需要，係統會(hui) 自動進行試劑的補給和設備的維護，從(cong) 而保證實驗的連續進行和穩定性。
據介紹，Fast-Cat 在研究過程中取得了令人矚目的成果。

通過對不同配體(ti) 的催化性能進行全麵的測試和分析，研究人員發現了各種實驗條件對反應產(chan) 率和選擇性的影響規律。

通過優(you) 化配體(ti) 結構和反應條件，Fast-Cat 成功提高了催化反應的效率和選擇性，為(wei) 催化領域的研究和應用提供了新的思路和方法。

盡管 Fast-Cat 在催化反應研究中取得了顯著的成果，但仍存在一些局限性和挑戰。

例如，係統可能受到實驗條件的限製，無法覆蓋所有可能的反應情況；對於(yu) 某些複雜的催化反應係統，Fast-Cat 的智能化程度還有待進一步提高。

研究人員表示，未來的研究方向包括進一步優(you) 化係統設計、開發更先進的人工智能算法，以及拓展 Fast-Cat 在更廣泛領域的應用。

AI讓化學實驗更高效

近年來，除了 Fast-Cat 之外，AI 驅動的催化研究領域還出現了一係列其他重要的研究成果。例如，人工智能大型優(you) 化催化劑合成的工作流程等。

在 AI4science 領域，很多相關(guan) 研究同樣表明，AI 可以提高研究效率，比如自助化學合成機器人 RoboChem。

研究團隊表示，作為(wei) 催化反應研究領域的一項重要技術創新，Fast-Cat 具有廣闊的應用前景。

例如，在化學和製藥工業(ye) 中，Fast-Cat 有望成為(wei) 催化劑研發和優(you) 化的重要工具，為(wei) 新藥物和新材料的開發提供支持；Fast-Cat 的智能化和自動化特點，也為(wei) 實現綠色化學生產(chan) 和節能減排提供了新的途徑和可能性。

未來，隨著 Fast-Cat 技術的不斷完善和推廣應用，預計將出現更多基於(yu) Fast-Cat 的研究成果和創新應用。

此外，隨著對催化反應機理和性能的深入理解，AI 將有望幫助人類開發出更加高效、環保的催化劑和反應體(ti) 係，推動催化領域的發展邁向新的高度。

參考鏈接：

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

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

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