傳統有機化學合成通常需要實驗人員每天進行多次實驗。有鑒于此，浙江大學方群教授、陸展教授、潘建章博士、浙江大學-之江實驗室陳廣勇研究員等報道開發了一種基于液芯波導(liquid-core waveguide)、微流體液體處理(microfluidic liquid-handling)和人工智能技術(artificial intelligence)的機器人系統，搭建了超高通量化學合成、在線表征和大規模光催化反應條件篩選的體系。
該系統能夠在幾秒鐘內進行自動反應物混合物制備、更換、引入、超快光催化反應、反應產物的在線光譜檢測以及不同反應條件的篩選。
（2）
該系統應用于大規模篩選光催化[2+2]環加成反應的12000個反應條件，包括多個連續和離散的變量，每天能夠達到高達10000個反應條件的超高通量反應條件篩選。基于這些數據，進行人工智能輔助的反應物/光催化劑交叉預測。
參考文獻
Lu, JM., Wang, HF., Guo, QH. et al. Roboticized AI-assisted microfluidic photocatalytic synthesis and screening up to 10,000 reactions per day. Nat Commun 15, 8826 (2024).
DOI: 10.1038/s41467-024-53204-6
https://www.nature.com/articles/s41467-024-53204-6
