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為了滿足復(fù)雜光催化反應(yīng)條件的高效優(yōu)化需求，荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)Timothy No?l教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一個(gè)名為RoboChem的機(jī)器人平臺。RoboChem能夠促進(jìn)光催化轉(zhuǎn)化的自優(yōu)化、過程強(qiáng)化和放大生產(chǎn)，是一個(gè)集成自動化和AI的流動化學(xué)平臺，通過機(jī)器人技術(shù)、貝葉斯優(yōu)化算法和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)了光催化反應(yīng)的自動化優(yōu)化。該平臺能夠自動調(diào)整反應(yīng)參數(shù)（如光照強(qiáng)度、反應(yīng)物濃度、停留時(shí)間等），并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)時(shí)優(yōu)化反應(yīng)條件。例如，在光催化烷基化反應(yīng)中，RoboChem在4小時(shí)內(nèi)完成了19次實(shí)驗(yàn)，最終獲得了99%的分離收率。此外，該平臺還支持多目標(biāo)優(yōu)化，如同時(shí)優(yōu)化產(chǎn)物收率和產(chǎn)量，顯著提高了時(shí)空產(chǎn)率。

RoboChem能夠自主運(yùn)行，無需在光催化或放大工藝方面具備廣泛的專業(yè)知識即可獲得最佳結(jié)果。這使得RoboChem成為一個(gè)協(xié)作機(jī)器人平臺，適用于各類合成有機(jī)化學(xué)實(shí)驗(yàn)室，不論用戶對光催化的熟悉程度如何。

相比傳統(tǒng)的間歇式光催化反應(yīng)器，流動式光催化微反應(yīng)器可將反應(yīng)時(shí)間從數(shù)天或數(shù)小時(shí)縮短到幾小時(shí)甚至幾分鐘。然而，盡管當(dāng)前流動光催化系統(tǒng)在反應(yīng)速度上有了顯著提升，其通量仍遠(yuǎn)低于化學(xué)合成領(lǐng)域?qū)Υ髷?shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術(shù)應(yīng)用所需的規(guī)模，而這一技術(shù)被認(rèn)為具有變革性地提高化學(xué)合成研發(fā)效率的潛力。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，浙江大學(xué)方群教授等團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種自動化高通量系統(tǒng)，利用微流體液芯波導(dǎo)（LCW）、自動微流體液體處理和AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了秒級的超快速光催化反應(yīng)和每天高達(dá)10,000次的超大規(guī)模篩選。

該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)自動化的反應(yīng)物混合物制備、轉(zhuǎn)換、引入，進(jìn)行秒級的超快光催化反應(yīng)，在線光譜檢測反應(yīng)產(chǎn)物，以及不同反應(yīng)條件的篩選。研究人員將該系統(tǒng)應(yīng)用于光催化[2 + 2]環(huán)加成反應(yīng)的12,000種反應(yīng)條件的大規(guī)模篩選，其中包含多個(gè)連續(xù)和離散變量，實(shí)現(xiàn)了每天高達(dá)10,000種反應(yīng)條件的超高通量篩選?；谶@些數(shù)據(jù)，通過AI算法（如XGB回歸模型），研究人員能夠高效地預(yù)測和優(yōu)化反應(yīng)條件，顯著提高了篩選通量和數(shù)據(jù)質(zhì)量。這種系統(tǒng)不僅加速了光催化反應(yīng)的優(yōu)化，還為AI在化學(xué)合成中的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

由Astex制藥公司與劍橋大學(xué)合作開展的研究中，開發(fā)了一種創(chuàng)新的多任務(wù)貝葉斯優(yōu)化算法（MTBO），用于流動化學(xué)反應(yīng)的優(yōu)化。該算法通過整合預(yù)先存在的數(shù)據(jù)和自我優(yōu)化算法，能夠高效處理復(fù)雜的反應(yīng)條件優(yōu)化問題，顯著提升了反應(yīng)效率和產(chǎn)物收率。在實(shí)際應(yīng)用中，研究人員利用MTBO算法對多種有機(jī)反應(yīng)進(jìn)行了優(yōu)化，不僅減少了實(shí)驗(yàn)時(shí)間和成本，還提高了反應(yīng)的可重復(fù)性和穩(wěn)定性。這種優(yōu)化方法的核心優(yōu)勢在于，它能夠充分利用已有的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過計(jì)算機(jī)模擬和實(shí)驗(yàn)優(yōu)化相結(jié)合的方式，快速找到最佳的反應(yīng)條件。這種方法不僅適用于常見的有機(jī)合成反應(yīng)，如Suzuki偶聯(lián)和Buchwald-Hartwig反應(yīng)，還能夠針對不同反應(yīng)底物的特性進(jìn)行定制化優(yōu)化。此外，MTBO算法的靈活性還體現(xiàn)在其能夠處理多目標(biāo)優(yōu)化問題，即同時(shí)考慮多個(gè)反應(yīng)參數(shù)的優(yōu)化，這在傳統(tǒng)優(yōu)化方法中是難以實(shí)現(xiàn)的。

法國CLEE項(xiàng)目由法國國防創(chuàng)新機(jī)構(gòu)資助，Alysophil、MBDA和Inria聯(lián)合牽頭，致力于利用人工智能（AI）技術(shù)實(shí)現(xiàn)高能液體燃料及新型燃料的連續(xù)流生產(chǎn)。該項(xiàng)目旨在通過AI技術(shù)優(yōu)化燃料生產(chǎn)過程，充分利用燃料能量并控制其可用性。目前，團(tuán)隊(duì)已在Alysophil實(shí)驗(yàn)室成功生產(chǎn)并分析出參考燃料的樣品，并啟動了中試化學(xué)裝置的建設(shè)。在CLEE項(xiàng)目中，AI技術(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過模擬數(shù)百萬種組合，AI能夠快速發(fā)現(xiàn)新分子，極大地提高了識別新產(chǎn)品的速度和有效性。AI 在該項(xiàng)目中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，通過模擬數(shù)百萬種組合來發(fā)現(xiàn)新分子，極大地提高了識別新產(chǎn)品的速度及其有效性。除了用于控制連續(xù)流化學(xué)反應(yīng)，AI 還有助于 MBDA 和 Alysophil 探索進(jìn)一步提升未來性能的新途徑，并且能夠靈活調(diào)整工具以生產(chǎn)其他類型的燃料。