為了滿(mǎn)足復雜光催化反應條件的高效優(yōu)化需求，荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)Timothy No?l教授團隊開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為RoboChem的機器人平臺。RoboChem能夠促進(jìn)光催化轉化的自?xún)?yōu)化、過(guò)程強化和放大生產(chǎn)，是一個(gè)集成自動(dòng)化和AI的流動(dòng)化學(xué)平臺，通過(guò)機器人技術(shù)、貝葉斯優(yōu)化算法和實(shí)時(shí)數據分析，實(shí)現了光催化反應的自動(dòng)化優(yōu)化。該平臺能夠自動(dòng)調整反應參數（如光照強度、反應物濃度、停留時(shí)間等），并根據實(shí)驗結果實(shí)時(shí)優(yōu)化反應條件。例如，在光催化烷基化反應中，RoboChem在4小時(shí)內完成了19次實(shí)驗，最終獲得了99%的分離收率。此外，該平臺還支持多目標優(yōu)化，如同時(shí)優(yōu)化產(chǎn)物收率和產(chǎn)量，顯著(zhù)提高了時(shí)空產(chǎn)率。

RoboChem能夠自主運行，無(wú)需在光催化或放大工藝方面具備廣泛的專(zhuān)業(yè)知識即可獲得最佳結果。這使得RoboChem成為一個(gè)協(xié)作機器人平臺，適用于各類(lèi)合成有機化學(xué)實(shí)驗室，不論用戶(hù)對光催化的熟悉程度如何。

相比傳統的間歇式光催化反應器，流動(dòng)式光催化微反應器可將反應時(shí)間從數天或數小時(shí)縮短到幾小時(shí)甚至幾分鐘。然而，盡管當前流動(dòng)光催化系統在反應速度上有了顯著(zhù)提升，其通量仍遠低于化學(xué)合成領(lǐng)域對大數據驅動(dòng)的AI技術(shù)應用所需的規模，而這一技術(shù)被認為具有變革性地提高化學(xué)合成研發(fā)效率的潛力。為應對這一挑戰，浙江大學(xué)方群教授等團隊開(kāi)發(fā)了一種自動(dòng)化高通量系統，利用微流體液芯波導（LCW）、自動(dòng)微流體液體處理和AI技術(shù)，實(shí)現了秒級的超快速光催化反應和每天高達10,000次的超大規模篩選。

該系統能夠實(shí)現自動(dòng)化的反應物混合物制備、轉換、引入，進(jìn)行秒級的超快光催化反應，在線(xiàn)光譜檢測反應產(chǎn)物，以及不同反應條件的篩選。研究人員將該系統應用于光催化[2 + 2]環(huán)加成反應的12,000種反應條件的大規模篩選，其中包含多個(gè)連續和離散變量，實(shí)現了每天高達10,000種反應條件的超高通量篩選?；谶@些數據，通過(guò)AI算法（如XGB回歸模型），研究人員能夠高效地預測和優(yōu)化反應條件，顯著(zhù)提高了篩選通量和數據質(zhì)量。這種系統不僅加速了光催化反應的優(yōu)化，還為AI在化學(xué)合成中的應用提供了堅實(shí)的數據基礎。

由Astex制藥公司與劍橋大學(xué)合作開(kāi)展的研究中，開(kāi)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(dòng)化學(xué)反應的優(yōu)化。該算法通過(guò)整合預先存在的數據和自我優(yōu)化算法，能夠高效處理復雜的反應條件優(yōu)化問(wèn)題，顯著(zhù)提升了反應效率和產(chǎn)物收率。在實(shí)際應用中，研究人員利用MTBO算法對多種有機反應進(jìn)行了優(yōu)化，不僅減少了實(shí)驗時(shí)間和成本，還提高了反應的可重復性和穩定性。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)驗數據，通過(guò)計算機模擬和實(shí)驗優(yōu)化相結合的方式，快速找到最佳的反應條件。這種方法不僅適用于常見(jiàn)的有機合成反應，如Suzuki偶聯(lián)和Buchwald-Hartwig反應，還能夠針對不同反應底物的特性進(jìn)行定制化優(yōu)化。此外，MTBO算法的靈活性還體現在其能夠處理多目標優(yōu)化問(wèn)題，即同時(shí)考慮多個(gè)反應參數的優(yōu)化，這在傳統優(yōu)化方法中是難以實(shí)現的。

法國CLEE項目由法國國防創(chuàng )新機構資助，Alysophil、MBDA和Inria聯(lián)合牽頭，致力于利用人工智能（AI）技術(shù)實(shí)現高能液體燃料及新型燃料的連續流生產(chǎn)。該項目旨在通過(guò)AI技術(shù)優(yōu)化燃料生產(chǎn)過(guò)程，充分利用燃料能量并控制其可用性。目前，團隊已在A(yíng)lysophil實(shí)驗室成功生產(chǎn)并分析出參考燃料的樣品，并啟動(dòng)了中試化學(xué)裝置的建設。在CLEE項目中，AI技術(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過(guò)模擬數百萬(wàn)種組合，AI能夠快速發(fā)現新分子，極大地提高了識別新產(chǎn)品的速度和有效性。AI 在該項目中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，通過(guò)模擬數百萬(wàn)種組合來(lái)發(fā)現新分子，極大地提高了識別新產(chǎn)品的速度及其有效性。除了用于控制連續流化學(xué)反應，AI 還有助于 MBDA 和 Alysophil 探索進(jìn)一步提升未來(lái)性能的新途徑，并且能夠靈活調整工具以生產(chǎn)其他類(lèi)型的燃料。