近年来，为满足日益增长的工业和科学需求，化学领域的科学家们一直在寻求提高催化反应的效率和选择性。催化反应是许多化学过程的核心，而其中的一个关键因素是利用配体来调节反应的选择性和产率。然而，传统的催化剂发现和优化方法通常耗时、耗材量大，并且严重依赖于人工操作和经验。为了解决这一问题，来自北卡罗来纳州立大学、伊士曼化工公司的研究团队开发了一种名为Fast-Cat的自动化实验室。
通过结合人工智能（AI）和自动化技术，Fast-Cat实现了催化反应的快速、高效和自动化，不仅可以完全自主连续运行高温、高压、气液反应，还能够分析每个反应的输出结果，在没有人工干预的情况下确定不同变量对每个实验结果的影响。
相关研究论文以“Autonomous reaction Pareto-front mapping with a self-driving catalysis laboratory”为题，已发表在科学期刊Nature Chemical Engineering上。值得关注的是，它能够在短短5天内提供比传统方法6个月更多的信息，为化学研究和工业生产提供了全新的可能性。
研究团队表示，Fast-Cat的出现标志着催化反应研究迈入了新的时代。Fast-Cat采用了一套自动化实验系统和AI驱动的实验规划，使催化反应的实验过程实现了全自动化和智能化。其工作原理是：基于对催化反应中各种变量影响的深入理解，并利用AI算法不断学习和优化实验设计，快速找到最优的反应条件。Fast-Cat的操作流程主要包括四个步骤：准备、启动、操作和Pareto筛选循环。
在准备阶段，研究人员需要提前准备好实验所需的试剂和配体，包括催化剂、配体、底物等，并装载到系统中。这些试剂会被加载到自动化的试剂补给模块中，以确保实验中始终有足够的试剂供应。启动阶段是实验的开始，系统自动调节实验条件，包括液体和气体的流量、压力等参数，从而达到所需的反应压力和组成。在操作阶段，系统持续运行高温、高压、气液相催化反应，并自动采集、分析反应产物。
Fast-Cat启动后，开始自动运行高温高压的气液相催化反应。这些反应通常在流动条件下进行，以确保反应混合均匀并获得准确的反应数据。系统根据预设的实验方案连续执行一系列实验，快速收集大量反应数据。在每次实验结束后，Fast-Cat自动收集反应产物，并通过气相色谱仪（GC）等在线分析设备进行分析，分析结果包括产物的种类、产率、选择性等。
随后，实验数据会被上传到Fast-Cat的数据分析模块，进行实时处理和分析。通过机器学习算法，Fast-Cat能够从大量的实验数据中提取规律和模式，并根据这些信息调整下一轮实验的条件。为进一步优化反应条件和提高催化效率，Fast-Cat会根据每次实验的结果调整下一轮实验的条件。
这种循环反馈机制使得Fast-Cat能够逐步寻找到最优的反应条件，并实现对催化反应的快速优化，这属于Pareto筛选循环阶段。根据Pareto优化原则，Fast-Cat会在多个目标之间寻找最佳平衡。例如，提高产物收率可能会降低选择性，因此需要在这两个目标之间进行权衡。Fast-Cat会根据实验结果调整实验条件，以便在多个目标之间找到最优解。这可能需要进行多轮实验和优化过程。
在整个实验过程中，为确保实验过程的安全和稳定性，Fast-Cat会自动监控各种参数，包括温度、压力、流量等。如果需要，系统会自动进行试剂的补给和设备的维护，从而保证实验的连续进行和稳定性。Fast-Cat在研究过程中取得了令人瞩目的成果。通过对不同配体的催化性能进行全面的测试和分析，研究人员发现了各种实验条件对反应产率和选择性的影响规律。
通过优化配体结构和反应条件，Fast-Cat成功提高了催化反应的效率和选择性，为催化领域的研究和应用提供了新的思路和方法。尽管Fast-Cat在催化反应研究中取得了显著的成果，但仍存在一些局限性和挑战。例如，系统可能受到实验条件的限制，无法覆盖所有可能的反应情况；对于某些复杂的催化反应系统，Fast-Cat的智能化程度还有待进一步提高。
研究人员表示，未来的研究方向包括进一步优化系统设计、开发更先进的人工智能算法，以及拓展Fast-Cat在更广泛领域的应用。近年来，除了Fast-Cat之外，AI驱动的催化研究领域还出现了一系列其他重要的研究成果。例如，人工智能大型优化催化剂合成的工作流程等。在AI4science领域，很多相关研究同样表明，AI可以提高研究效率，比如自助化学合成机器人RoboChem。
研究团队表示，作为催化反应研究领域的一项重要技术创新，Fast-Cat具有广阔的应用前景。例如，在化学和制药工业中，Fast-Cat有望成为催化剂研发和优化的重要工具，为新药物和新材料的开发提供支持；Fast-Cat的智能化和自动化特点，也为实现绿色化学生产和节能减排提供了新的途径和可能性。未来，随着Fast-Cat技术的不断完善和推广应用，预计将出现更多基于Fast-Cat的研究成果和创新应用。
此外，随着对催化反应机理和性能的深入理解，AI将有望帮助人类开发出更加高效、环保的催化剂和反应体系，推动催化领域的发展迈向新的高度。