几秒完成化学反应，每天筛选上万反应，浙大、之江AI「机器人」

　　在大多数有机合成实验室中，一个熟练的化学家每天能完成的合成反应数量有限，通常不超过10个。这是因为有机合成反应往往耗时较长，需要数小时甚至数天来完成，使得优化和筛选过程变得繁琐且耗时。

　　为了加速这一过程，浙江大学和之江实验室的研究团队开发了一种创新的自动化集成系统，该系统结合了液芯波导（LCW）、微流控液体处理和人工智能技术，实现了高通量、在线表征和大规模光催化反应条件筛选。这一突破性的系统能够在几秒钟内完成快速光催化反应，并且每天能够处理多达10,000个反应条件。

　　这一系统不仅极大地缩短了反应时间，降低了试剂消耗，还生成了大量高质量的数据，为AI技术在化学合成中的应用提供了强大的支持。研究团队在《Nature Communications》上发表了他们的成果，论文标题为“Roboticized AI-assisted microfluidic photocatalytic synthesis and screening up to 10,000 reactions per day”。

　　这项研究的核心在于利用LCW技术构建了一种新型微流控光催化微反应器，通过引入高强度激光，显著提高了光催化反应的速度。在光催化[2+2]环加成反应的实验中，该微反应器将反应时间从传统的4小时缩短至仅3.3秒，同时保持了与传统方法相当的产率和非对映体比（d.r.）。

　　此外，为了匹配超快的反应速度，研究团队还设计了高效的在线表征方法。他们通过毛细管流动池与LCW光催化微反应器的耦合，实现了在0.1秒内对反应溶液的紫外光谱检测，从而实现了真正的高通量筛选。

　　研究团队还开发了AI辅助吸光度预测方法，利用多个回归模型处理非稳态吸光度数据，以预测相同条件下的稳态吸光度数据。经过评估，XGB回归模型表现最佳，能够在训练集和测试集上实现高准确性和低误差。

　　这一系统的成功应用不仅提升了光催化[2+2]环加成反应条件的筛选通量至每天10,000个条件，还展示了AI技术在智能化学合成筛选中的巨大潜力。未来，这一系统有望被进一步应用于其他类型的光催化反应和合成领域，为化学研究带来前所未有的便利和效率。