AI赋能，流动化学“智”启未来

为了满足复杂光催化反应条件的高效优化需求，荷兰阿姆斯特丹大学Timothy Noël教授团队开发了一个名为RoboChem的机器人平台。RoboChem能够促进光催化转化的自优化、过程强化和放大生产，是一个集成自动化和AI的流动化学平台，通过机器人技术、贝叶斯优化算法和实时数据分析，实现了光催化反应的自动化优化。该平台能够自动调整反应参数（如光照强度、反应物浓度、停留时间等），并根据实验结果实时优化反应条件。例如，在光催化烷基化反应中，RoboChem在4小时内完成了19次实验，最终获得了99%的分离收率。此外，该平台还支持多目标优化，如同时优化产物收率和产量，显著提高了时空产率。

RoboChem能够自主运行，无需在光催化或放大工艺方面具备广泛的专业知识即可获得最佳结果。这使得RoboChem成为一个协作机器人平台，适用于各类合成有机化学实验室，不论用户对光催化的熟悉程度如何。

相比传统的间歇式光催化反应器，流动式光催化微反应器可将反应时间从数天或数小时缩短到几小时甚至几分钟。然而，尽管当前流动光催化系统在反应速度上有了显著提升，其通量仍远低于化学合成领域对大数据驱动的AI技术应用所需的规模，而这一技术被认为具有变革性地提高化学合成研发效率的潜力。为应对这一挑战，浙江大学方群教授等团队开发了一种自动化高通量系统，利用微流体液芯波导（LCW）、自动微流体液体处理和AI技术，实现了秒级的超快速光催化反应和每天高达10,000次的超大规模筛选。

该系统能够实现自动化的反应物混合物制备、转换、引入，进行秒级的超快光催化反应，在线光谱检测反应产物，以及不同反应条件的筛选。研究人员将该系统应用于光催化[2 + 2]环加成反应的12,000种反应条件的大规模筛选，其中包含多个连续和离散变量，实现了每天高达10,000种反应条件的超高通量筛选。基于这些数据，通过AI算法（如XGB回归模型），研究人员能够高效地预测和优化反应条件，显著提高了筛选通量和数据质量。这种系统不仅加速了光催化反应的优化，还为AI在化学合成中的应用提供了坚实的数据基础。

由Astex制药公司与剑桥大学合作开展的研究中，开发了一种创新的多任务贝叶斯优化算法（MTBO），用于流动化学反应的优化。该算法通过整合预先存在的数据和自我优化算法，能够高效处理复杂的反应条件优化问题，显著提升了反应效率和产物收率。在实际应用中，研究人员利用MTBO算法对多种有机反应进行了优化，不仅减少了实验时间和成本，还提高了反应的可重复性和稳定性。这种优化方法的核心优势在于，它能够充分利用已有的实验数据，通过计算机模拟和实验优化相结合的方式，快速找到最佳的反应条件。这种方法不仅适用于常见的有机合成反应，如Suzuki偶联和Buchwald-Hartwig反应，还能够针对不同反应底物的特性进行定制化优化。此外，MTBO算法的灵活性还体现在其能够处理多目标优化问题，即同时考虑多个反应参数的优化，这在传统优化方法中是难以实现的。

法国CLEE项目由法国国防创新机构资助，Alysophil、MBDA和Inria联合牵头，致力于利用人工智能（AI）技术实现高能液体燃料及新型燃料的连续流生产。该项目旨在通过AI技术优化燃料生产过程，充分利用燃料能量并控制其可用性。目前，团队已在Alysophil实验室成功生产并分析出参考燃料的样品，并启动了中试化学装置的建设。在CLEE项目中，AI技术发挥了关键作用。通过模拟数百万种组合，AI能够快速发现新分子，极大地提高了识别新产品的速度和有效性。AI 在该项目中发挥了关键作用，通过模拟数百万种组合来发现新分子，极大地提高了识别新产品的速度及其有效性。除了用于控制连续流化学反应，AI 还有助于 MBDA 和 Alysophil 探索进一步提升未来性能的新途径，并且能够灵活调整工具以生产其他类型的燃料。