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智能家居科技|自主优化合成纳米材料，机器人“化学家”

本文来自微信公众号：X-MOLNews
新材料的制备实验 ， 常常会牵涉到多个反应阶段、反应参数和反应路线 ， 而为了找到最佳的制备方案需要系统优化不同的条件 ， 这给研究人员带来大量的工作量 ， 非常耗时耗力 。 就算顺利优化 ， 找到了最佳方案 ， 但还有可能面对另外一个大坑——可重复性！估计很多人都或多或少遇到过无法解释的实验不能重复问题 。 制备方法一样 ， 甚至原料批次都一样 ， 换一个实验室或换一个人操作 ， 可能就做不出来 。 这不但让科学变成了玄学 ， 而且还有更可怕的 ， 就是别人用怀疑的语气质问你 ， “你的实验怎么重复不出来？”“有没有造假？”……笔者的室友就是个例子 ， 当时他开局很顺利 ， 利用水热法制备的一批纳米催化材料性能很好 ， 也很稳定 ， 各种表征也都做得差不多了 ， 就差一两个关键测试数据就准备投文章 。 不过这时候样品有点不够用 ， 他于是回头重复之前实验想再制备一批材料 ， 谁也没想到 ， 得到的纳米材料催化性能却远没有第一批的好 ， 即使用同样的试剂同样的条件也不行 ， 前前后后折腾了半年多 ， 重复不了也找不出原因 ， 最后这个课题也只能不了了之 。 笔者到现在还记得他长吁短叹的落寞身影 ， 还有日渐稀疏的头发……
无论一个人如何的精细和有经验 ， 在重复性操作上肯定无法像机器那样精密 ， 这就可能导致一些我们自己无法意识到或者察觉到的差异 ， 这些小的差异累积起来 ， 可能就导致了实验的不可重复 。 再考虑到之前提到的工作量巨大的反应优化 ， 不少科学家都认为在实验室引入自动化合成设备和人工智能（AI）是不错的选择 ， 如果有人有疑问 ， 一堆标准化参数扔过去……近日 ， 美国北卡罗莱纳州立大学的MiladAbolhasani教授等人结合机器学习与自动流动化学反应器 ， 实现了在无人操作条件下自主合成不同发光性能的无机钙钛矿量子点 。 基于自适应采样算法 ， 该系统可以自动优化反应的参数 。 这种智能的流动合成技术可以很容易地按需寻找和优化合成钙钛矿量子点以及其他类别的纳米材料的最佳条件 。 该技术不仅能加速发现不同性能的量子点 ， 还能实现大量生产 ， 每天的产量约为220g 。 相关工作发表在AdvancedMaterials期刊上 。
智能家居科技|自主优化合成纳米材料，机器人“化学家”
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【智能家居科技|自主优化合成纳米材料，机器人“化学家”】MiladAbolhasani教授 。 图片来源：NorthCarolinaStateUniversity
发光量子点的结构和性能之间关系很大 ， 尺寸稍微一有变化发光的波长就会不一样 ， 因此对量子点的合成过程要求很高 。 而机器学习技术的发展为实现无人合成量子点提供了可能性 。 作者基于机器学习的优化算法来对实验结果进行判断和分析 ， 利用高通量的流动化学反应器进行量子点制备路径的发现、优化以及精准控制合成 。 他们设计的机器人“化学家”系统由三个模块组成（下图A） ， 第一个是前体配方模块 ， 包括不同的注射泵和混合器 ， 控制试剂的进样和混合；第二个模块是流动反应器模块 ， 在此模块进行流动化学合成反应；第三个是原位材料表征模块 ， 分别利用紫外可见和光致发光光谱表征所制备的量子点性质 ， 由此结果来调节进样量的比例以得到作者想要的量子点 。
智能家居科技|自主优化合成纳米材料，机器人“化学家”
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机器人“化学家”的模块和操作原理 。 图片来源：Adv.Mater.
为了验证该系统的可行性 ， 作者以卤素置换反应改变钙钛矿量子点（CsPbBr3量子点作为起始量子点）的能隙为模板 ， 进行了一系列实验 。 通过起始量子点与不同比例的ZnI2、ZnCl2、ZnBr2、油酸和油胺反应得到想要的量子点 。 通过光致发光量子产率（photoluminescencequantumyield ， Φ）、发射线宽（emissionlinewidth ， EFWHM）和峰值发射能量（peakemissionenergy ， Ep）表征量子点的性质 。 由下图E可得 ， 在三种随机选择的条件下机器人“化学家”都可制备性能稳定的量子点 。


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