Nat.Commun.速递：集成的自优化可编程化学合成和反应引擎

关键词：可编程化学合成，化学自动化，智能材料实验室

论文题目：An integrated self-optimizing programmable chemical synthesis and reaction engine

论文期刊：Nature

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-024-45444-3

智能实验室自动化技术的发展为加速化学研究、消除繁琐任务、提高安全性和可靠性提供了前所未有的可能性。近年来，自动化合成平台取得了显著进展，能够执行多种合成过程，访问多样化的目标化合物。然而，现有这类平台常常局限于顺序操作模式，在实时数据获取和反馈控制方面存在一定不足。这意味着此类系统无法根据收集到的信息进行即时调整或修正其运行过程。尽管在大规模工业生产中——如化学或制药行业——条件监测和过程控制已经深入人心且应用广泛；但在众多教育研究型实验室里却并非如此。关键数据往往依赖于人工干预才能获取，例如视觉检查等，并可能未被充分记录并妥善利用。

最近发表于Nature Communications的一项研究，英国格拉斯大学的研究团队构建了一个动态可编程的化学合成和反应引擎，通过将传感器和分析仪器与化学处理单元（Chemputer）耦合，实现了文献协议的自主执行和优化。

该系统使用遥测数据来进行过程状态的实时监控，同时设定了一系列预定义规则，使得整个程序能够动态执行、自我修正并做出实时决策。此外，该系统可以根据环境变化做出适应性的响应，并调整操作参数以达到最佳效果。例如，在温度受控下进行硫醚氧化反应，在颜色监控下完成腈形成等复杂过程，都已经取得了显著效果。即便在关键液体处理平台发生故障时，系统也能迅速识别问题并采取有效措施。该系统通过与能够量化反应结果的分析仪器耦合，动态执行被用于创建一个闭环系统，用于反应优化。

这项工作首次展示了一个自动化的发现-优化框架。该框架使用χDL代码作为输入，并返回优化后的χDL作为输出，为快速协作探索化学空间和反应条件铺平了道路。通过在Chemputer平台上集成低成本传感器，研究者验证了传感器可以捕获合成执行的相关过程数据，确保操作的安全性和稳定性。这种集成的自我优化、程序化化学合成和反应引擎，将成为化学自动化和智能材料实验室技术的新方向。