近年來，為滿足日益增長的工業(yè)和科學需求，化學領域的科學家們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，而其中的一個關鍵因素是利用配體來調節(jié)反應的選擇性和產率。然而，傳統(tǒng)的催化劑發(fā)現和優(yōu)化方法通常耗時、耗材量大，并且嚴重依賴于人工操作和經驗。

為了解決這一問題，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(fā)了一種名為?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，不僅可以完全自主連續(xù)運行高溫、高壓、氣液反應，還能夠分析每個反應的輸出結果，在沒有人工干預的情況下確定不同變量對每個實驗結果的影響。

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

值得關注的是，它能夠在短短 5 天內提供比傳統(tǒng)方法 6 個月更多的信息，為化學研究和工業(yè)生產提供了全新的可能性。研究團隊表示，Fast-Cat 的出現標志著催化反應研究邁入了新的時代。

Fast-Cat是如何快于人類的？

據論文描述，Fast-Cat 采用了一套自動化實驗系統(tǒng)和 AI 驅動的實驗規(guī)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：基于對催化反應中各種變量影響的深入理解，并利用 AI 算法不斷學習和優(yōu)化實驗設計，快速找到最優(yōu)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(yōu)化目標。循環(huán)：確定當前超體積（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，然后是點 2 和3 按順序），對最佳預測進行實驗并重復。輸出：最新的替代模型（曲面圖和特征分析）和實驗數據點（帕累托前沿）。

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

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，包括催化劑、配體、底物等，并裝載到系統(tǒng)中。這些試劑會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，系統(tǒng)自動調節(jié)實驗條件，包括液體和氣體的流量、壓力等參數，從而達到所需的反應壓力和組成。

在操作階段，系統(tǒng)持續(xù)運行高溫、高壓、氣液相催化反應，并自動采集、分析反應產物。

Fast-Cat 啟動后，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并獲得準確的反應數據。系統(tǒng)根據預設的實驗方案連續(xù)執(zhí)行一系列實驗，快速收集大量反應數據。

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

隨后，實驗數據會被上傳到 Fast-Cat 的數據分析模塊，進行實時處理和分析。通過機器學習算法，Fast-Cat 能夠從大量的實驗數據中提取規(guī)律和模式，并根據這些信息調整下一輪實驗的條件。

為進一步優(yōu)化反應條件和提高催化效率，Fast-Cat 會根據每次實驗的結果調整下一輪實驗的條件。這種循環(huán)反饋機制使得 Fast-Cat 能夠逐步尋找到最優(yōu)的反應條件，并實現對催化反應的快速優(yōu)化，這屬于 Pareto 篩選循環(huán)階段。

根據 Pareto 優(yōu)化原則，Fast-Cat 會在多個目標之間尋找最佳平衡。例如，提高產物收率可能會降低選擇性，因此需要在這兩個目標之間進行權衡。

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

在整個實驗過程中，為確保實驗過程的安全和穩(wěn)定性，Fast-Cat 會自動監(jiān)控各種參數，包括溫度、壓力、流量等。如果需要，系統(tǒng)會自動進行試劑的補給和設備的維護，從而保證實驗的連續(xù)進行和穩(wěn)定性。
據介紹，Fast-Cat 在研究過程中取得了令人矚目的成果。

通過對不同配體的催化性能進行全面的測試和分析，研究人員發(fā)現了各種實驗條件對反應產率和選擇性的影響規(guī)律。

通過優(yōu)化配體結構和反應條件，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(zhàn)。

例如，系統(tǒng)可能受到實驗條件的限制，無法覆蓋所有可能的反應情況；對于某些復雜的催化反應系統(tǒng)，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(yōu)化系統(tǒng)設計、開發(fā)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系列其他重要的研究成果。例如，人工智能大型優(yōu)化催化劑合成的工作流程等。

在 AI4science 領域，很多相關研究同樣表明，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，作為催化反應研究領域的一項重要技術創(chuàng)新，Fast-Cat 具有廣闊的應用前景。

例如，在化學和制藥工業(yè)中，Fast-Cat 有望成為催化劑研發(fā)和優(yōu)化的重要工具，為新藥物和新材料的開發(fā)提供支持；Fast-Cat 的智能化和自動化特點，也為實現綠色化學生產和節(jié)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，預計將出現更多基于 Fast-Cat 的研究成果和創(chuàng)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(fā)出更加高效、環(huán)保的催化劑和反應體系，推動催化領域的發(fā)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/

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

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