研究前沿:AI自驱实验室-5000美金打造 | Nature Synthesis

（AI自驱实验室是化学材料领域的顶流风口。从药物合成到材料研发，自动化探索的概念火遍全球。但现实是，“成本高、门槛高、维护难”却给了绝大多数实验室狠狠一巴掌：① 天价门槛：传统自驱实验室起步价动辄10万美金，普通课题组根本望尘莫及；② 系统复杂：封闭架构、运维繁琐，必须配专职工程师才能跑起来；③用不起也用不了：自动化AI，从来都是少数资本雄厚的顶级实验室的专属高端生产力。闲化）

AI自驱实验室Self-driving laboratories有望彻底变革化学发现与优化过程，然而，AI自驱实验室广泛应用仍受制于高成本、复杂基础设施与可及性不足挑战。

近日，荷兰阿姆斯特丹大学Timothy Noël教授团队在Nature Synthesis上发文，只用大约5000美金，就可以搭建一套自主完成全流程化学实验的系统：RoboChem-Flex！低成本、模块化的自驱动化学实验平台。自动化AI实验室的价格，终于被打下来了。

该系统结合自主定制化硬件与基于Python的软件框架，集成实时设备控制与先进贝叶斯优化策略（包括多目标优化与迁移学习），支持全自主闭环运行与人在回路两种模式，可无缝对接共享分析设备，显著降低入门门槛。通过光催化、生物催化、热交叉偶联、对映选择性催化等六个不同案例验证了平台通用性，覆盖单目标与多目标优化。

研究表明，RoboChem-Flex可高效探索庞大复杂化学空间，自主找到可放大的高性能反应条件，并适配多种分析装置。凭借低成本、可扩展与开源特性，该平台让资源有限的实验室也能用上自驱动化学实验，推动自动化化学研究更广泛参与。

图1 | RoboChem-Flex：用于合成有机化学中闭环或人机协同、多目标优化的低成本自驱动实验室。

图2 | 自适应加权优化和¹⁹F NMR波谱分析，吡咯1与三氟乙酸酐2的光催化三氟甲基化反应。

图3 | 基于超体积优化和HPLC分析，脱氧C–H官能化反应优化。

图4 | 基于拉曼光谱，光催化同位素标记的含噪超体积优化。

图5 | 采用人机协同和双采集函数批处理策略，二酮8的选择性酶促还原。

图6 | 通过迁移学习和配体特征化，Buchwald–Hartwig胺化偶联反应优化。

图7 | 基于手性HPLC分析，对映选择性光环加成反应的多目标优化。

RoboChem-Flex硬件采用3D打印的PETG塑料、铝合金型材、线性轴承和梯形丝杠等标准化组件，结合Arduino微控制器和定制PCB板，实现了低成本、高可定制性的硬件架构。软件层面基于Python开发，集成了OmniPlatypus设备控制包和RobRains贝叶斯优化。基于3D打印和开源软件，成本仅约5000美元，大幅降低了自动化合成实验室成本。