近日，新加坡國立大學(xué)Jianping Xie、康奈爾大學(xué)Fengqi You、清華大學(xué)王笑楠、香港中文大學(xué)陳添鍇等人綜述了金屬納米團簇與智能合成的研究進展。
原子級精確的金屬納米團簇 (MNC) 代表了一類具有類似分子特性的迷人超小納米粒子，連接了傳統(tǒng)的金屬配體復(fù)合物和納米晶體。盡管它們具有多種應(yīng)用潛力，但合成挑戰(zhàn)仍然存在，例如對各種合成參數(shù)的精確理解和特性驅(qū)動的合成，阻礙了它們的充分利用和更廣泛的應(yīng)用。結(jié)合智能合成方法，包括閉環(huán)自動化框架、數(shù)據(jù)解釋和人工智能反饋，為應(yīng)對這些挑戰(zhàn)提供了有希望的解決方案。
從這個角度來看，研究人員總結(jié)了已在各種納米材料中得到證實的閉環(huán)智能合成，并探索了 MNC 智能合成的研究前沿。此外，作者還討論了 MNC 智能合成固有的挑戰(zhàn)和機遇，旨在為這一新興的科學(xué)人工智能領(lǐng)域的未來發(fā)展提供見解和方向，而深度學(xué)習(xí)算法的集成將通過提供增強的預(yù)測能力、優(yōu)化策略和控制機制，大大豐富智能合成研究，從而擴展 MNC 合成的潛力。
參考文獻：
Zhucheng Yang, Anye Shi, Ruixuan Zhang, Zuowei Ji, Jiali Li, Jingkuan Lyu, Jing Qian, Tiankai Chen, Xiaonan Wang, Fengqi You, and Jianping Xie. When Metal Nanoclusters Meet Smart Synthesis. ACS Nano 2024 18 (40), 27138-27166
DOI: 10.1021/acsnano.4c09597
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.4c09597
