基于人工智能的自动驾驶实验室加速催化研究

科学家表示，他们已经开发了一个“自动驾驶”实验室，利用人工智能(AI)和自动化系统对化学研究和药品制造中使用的催化反应进行深入分析。研究人员称，这种名为Fast-Cat的新工具可以在五天内提供比传统测试六个月内提供的信息更多的信息，他们补充说，问题在于配体存在下化学反应的产率和选择性。

“配体在利用过渡金属介导的均相催化剂实现具有挑战性的化学转化方面发挥着至关重要的作用。尽管它们在均相催化中具有无可争议的作用，但配体的发现和开发已被证明是一项具有挑战性和资源密集型的任务，”研究人员写道。

自动驾驶催化

“作为回应，我们在这里推出了一个自动驾驶催化实验室Fast-Cat，用于自主且资源高效的参数空间导航以及高温、高压、气液反应的帕累托前沿映射。Fast-Cat能够以最少的人为干预进行自主配体基准测试和多目标催化剂性能评估。具体来说，我们利用Fast-Cat在铑和各类磷基配体存在下对合成气(CO和H2)与烯烃(1-辛烯)之间的加氢甲酰化反应进行快速帕累托前沿识别。

“通过反应器基准测试，我们展示了Fast-Cat的知识可扩展性，这对于精细/特种化工行业至关重要。我们报告了Fast-Cat模块化流动化学平台的详细信息及其自主实验选择策略，用于快速生成优化的实验条件和为反应和配体研究提供机器学习方法所需的内部数据。”

“问题在于，传统的催化剂发现和开发技术是时间、材料和劳动力密集型的，”该论文的通讯作者、北卡罗来纳州立大学化学和生物分子工程副教授米拉德·阿博哈萨尼(MiladAbolhasani)博士说。“这些技术很大程度上依赖于间歇式反应器的手动样品处理，以及人类的直觉和经验来推动实验计划。除了材料效率低下之外，这种依赖于人的催化剂开发方法在执行反应、表征产品和做出下一个实验的决定之间造成了很大的时间差距。

“这就是我们创建Fast-Cat的原因。我们现在能够在五天内更好地了解特定配体的表现，而不是以前在六个月内可能实现的效果。”

完全自主

Fast-Cat是完全自主的，使用人工智能和自动化系统连续运行高温、高压、气液反应，”Abolhasani解释道。自主技术还分析每个反应的输出，以确定(无需人工干预)不同变量如何影响每个实验的结果。

Fast-Cat使用之前运行的所有实验的结果(包括成功的和失败的)来通知接下来要运行哪个实验。

“Fast-Cat的人工智能不断发展，从已经进行的实验中学习，”Abolhasani说。

用户让Fast-Cat知道它必须从哪些配体和前体化学品开始，然后通过60多个实验看看它能学到多少东西。

“我们花了很多时间微调Fast-Cat的AI模型，以优化其能力，以尽可能广泛地了解不同参数如何影响使用特定配体的催化反应的选择性和产率，”Abolhasani继续说道。“我们还花了很多时间来确保Fast-Cat的发现具有可扩展性。Fast-Cat使用极小的样本量进行实验。但如果我们希望其研究结果与实际应用相关，我们需要知道Fast-Cat的研究结果适用于与工业制造相关的大规模反应。”

研究人员已经公开了软件和硬件，以便可以使用Fast-Cat来促进更多的研究，”Abolhasani(abolhasani@ncsu.edu)指出，他希望“其他研究人员可以采用这项技术来加速催化发现学术界和工业界。”