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AI+自動(dòng)化：165倍加速CO?轉(zhuǎn)化C?烯烴催化劑發(fā)現(xiàn)，揭開(kāi)CO?還原新機(jī)制
在碳中和目標(biāo)的推動(dòng)下，將二氧化碳（CO?）電催化轉(zhuǎn)化為高附加值化學(xué)品，成為綠色能源研究的前沿方向。近期，來(lái)自多倫多大學(xué)的教授 David Sinton 和其他機(jī)構(gòu)組成的研究團(tuán)隊(duì)在《Joule》發(fā)表了一項(xiàng)研究成果“Accelerated discovery of CO2-to-C3-hydrocarbon electrocatalysts with human-in-the-loop” 通過(guò)集成自動(dòng)化、機(jī)器學(xué)習(xí)與專家知識(shí)，成功發(fā)現(xiàn)了一種高效將 CO? 轉(zhuǎn)化為丙烯（C?烴）的電催化劑，不僅效率顯著，還揭示了 CO? 還原反應(yīng)的新路徑。
自動(dòng)化平臺(tái)：從“手工試錯(cuò)”到“智能實(shí)驗(yàn)”
傳統(tǒng)催化劑研發(fā)依賴“試錯(cuò)式”實(shí)驗(yàn)，周期長(zhǎng)、效率低，難以應(yīng)對(duì)多元素、多變量體系的復(fù)雜性，往往卡在樣品制備、測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)化與數(shù)據(jù)品質(zhì)等瓶頸。研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一套“人機(jī)協(xié)同”的探索框架，結(jié)合了自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)（高通量合成與測(cè)試）、機(jī)器學(xué)習(xí)，并加以人類專家實(shí)時(shí)修正模型預(yù)測(cè)，此平臺(tái)可在 15 元素空間中高效篩選出性能優(yōu)異的 CO?-to-C?（丙烯）電催化劑，整體效率提升高達(dá) 165 倍，為能源材料領(lǐng)域帶來(lái)了新突破。
“自動(dòng)化＋AI＋專家”
能源材料發(fā)現(xiàn)新范式
研究中使用了 Chemspeed 的自動(dòng)化合成平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化高通量電催化劑合成。平臺(tái)上集成了多種模塊化全自動(dòng)工具，可精準(zhǔn)控制金屬前驅(qū)體比例、還原劑添加，進(jìn)行離心與清洗步驟，28 小時(shí)內(nèi)可完成 60 種催化劑的合成，比人工操作提速 34 倍，這使得過(guò)去需數(shù)周甚至數(shù)月的實(shí)驗(yàn)，如今在幾天內(nèi)即可完成，數(shù)據(jù)質(zhì)量也更有保障。
催化劑墨水也在平臺(tái)上自動(dòng)制備，并均勻地滴涂在氣體擴(kuò)散層（GDL）上，形成電極。自動(dòng)制備電極的重復(fù)性良好，避免了人工操作帶來(lái)的批次差異，為后續(xù)測(cè)試提供穩(wěn)定基礎(chǔ)。
圖一）研究中使用的 Chemspeed 自動(dòng)化合成平臺(tái)
研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步把自動(dòng)化落實(shí)到 10 通道的膜電極組（MEA）并行測(cè)試，其 10 通道膜電極反應(yīng)器（MEA）系統(tǒng)，可同時(shí)測(cè)試 30 種催化劑的 CO? 還原性能，使整個(gè)實(shí)驗(yàn)流程的效率進(jìn)一步提升。研究結(jié)果顯示，新的加速實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為整個(gè)工作流程加速了約 33 倍。
圖二）加速 CO? 催化劑研究工作的流程
自動(dòng)化不僅為了提升了實(shí)驗(yàn)速度，其意義更重于通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)流程，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)奠定扎實(shí)基礎(chǔ)。在這次研究中，研究團(tuán)隊(duì)采用可解釋的廣義加法模型（GAM），允許專家在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中實(shí)時(shí)調(diào)整模型參數(shù)，將化學(xué)直覺(jué)轉(zhuǎn)化為可迭代的演算法，避免模型“誤入歧途”，研究發(fā)現(xiàn)，專家知識(shí)的介入可將實(shí)驗(yàn)提速約 5 倍。每一輪實(shí)驗(yàn)后，模型自動(dòng)重訓(xùn)練并預(yù)測(cè)下一批候選材料，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化。僅通過(guò) 5 輪迭代，便從數(shù)千種組合中鎖定 Cu?.??In?.?? 這一高性能催化劑，顯著提升目標(biāo)產(chǎn)物丙烯的產(chǎn)率。
總括而言，整個(gè)工作流程相較傳統(tǒng)貝葉斯引導(dǎo)的批量篩選方法總體加速約 165 倍，其中約 33 倍來(lái)自新的加速實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，另有約 5 倍來(lái)自專家知識(shí)的介入，充分顯示了人機(jī)協(xié)同的疊加效應(yīng)。
在這場(chǎng)與時(shí)間賽跑的碳中和競(jìng)賽中，自動(dòng)化技術(shù)正成為科學(xué)家可靠的“加速器”。自動(dòng)化技術(shù)不僅是提效工具，更通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，增強(qiáng)了研究的可重復(fù)性和可擴(kuò)展性。通過(guò)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化、可擴(kuò)展、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，以人機(jī)協(xié)同的方式，注入專家智識(shí)的力量，這方式將成為推動(dòng)材料科學(xué)轉(zhuǎn)變的核心驅(qū)動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)未來(lái)能源材料領(lǐng)域的新突破。
參考文獻(xiàn)：
Accelerated discovery of CO2-to-C3-hydrocarbon electrocatalysts with human-in-the-loop.
doi.org/10.1016/j.joule.2025.102213
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