5天完成6個月工作，無需人類干預，AI化學家加速催化研究

近年來，爲滿足日益增長的工業和科學需求，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反應的選擇性和產率。然而，傳統的催化劑發現和優化方法通常耗時、耗材量大，並且嚴重依賴於人工操作和經驗。

爲了解決這一問題，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了一種名爲 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”爲題，已發表在科學期刊 Nature Chemical Engineering 上。

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

據論文描述，Fast-Cat 採用了一套自動化實驗系統和 AI 驅動的實驗規劃，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：基於對催化反應中各種變量影響的深入理解，並利用 AI 算法不斷學習和優化實驗設計，快速找到最優的反應條件。

圖｜Fast-Cat 工作流程概述。輸入：先前數據、約束條件和優化目標。循環：確定當前超體積（HV），蒙特卡洛（MC）在新點對 ML 模型進行採樣，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，然後是點 2 和3 按順序），對最佳預測進行實驗並重復。輸出：最新的替代模型（曲面圖和特徵分析）和實驗數據點（帕累託前沿）。

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

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，並裝載到系統中。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。

啓動階段是實驗的開始，系統自動調節實驗條件，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，系統持續運行高溫、高壓、氣液相催化反應，並自動採集、分析反應產物。

Fast-Cat 啓動後，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並獲得準確的反應數據。系統根據預設的實驗方案連續執行一系列實驗，快速收集大量反應數據。

在每次實驗結束後，Fast-Cat 自動收集反應產物，並通過氣相色譜儀（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。

隨後，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律和模式，並根據這些信息調整下一輪實驗的條件。

爲進一步優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。這種循環反饋機制使得 Fast-Cat 能夠逐步尋找到最優的反應條件，並實現對催化反應的快速優化，這屬於 Pareto 篩選循環階段。

根據 Pareto 優化原則，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解。這可能需要進行多輪實驗和優化過程。

在整個實驗過程中，爲確保實驗過程的安全和穩定性，Fast-Cat 會自動監控各種參數，包括溫度、壓力、流量等。如果需要，系統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進行和穩定性。

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，研究人員發現了各種實驗條件對反應產率和選擇性的影響規律。

通過優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，爲催化領域的研究和應用提供了新的思路和方法。

儘管 Fast-Cat 在催化反應研究中取得了顯著的成果，但仍存在一些侷限性和挑戰。

例如，系統可能受到實驗條件的限制，無法覆蓋所有可能的反應情況；對於某些複雜的催化反應系統，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化系統設計、開發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。

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，作爲催化反應研究領域的一項重要技術創新，Fast-Cat 具有廣闊的應用前景。

例如，在化學和製藥工業中，Fast-Cat 有望成爲催化劑研發和優化的重要工具，爲新藥物和新材料的開發提供支持；Fast-Cat 的智能化和自動化特點，也爲實現綠色化學生產和節能減排提供了新的途徑和可能性。

未來，隨着 Fast-Cat 技術的不斷完善和推廣應用，預計將出現更多基於 Fast-Cat 的研究成果和創新應用。

此外，隨着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出更加高效、環保的催化劑和反應體系，推動催化領域的發展邁向新的高度。