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研究者开发出自驱动实验室,使用人工智能和自动化系统深入分析化学研究制造中的催化反应名为快网的新工具5天内提供比6个月常规测试可能的更多信息
问题在于化学反应的产值和选择性 并存在名为ligands的分子
yeld指化学反应从你启动的化学中产生期望产品的效率选择性指可产生特定产品而不是生成多重产品的程度液化物广泛用于催解、加速控制化学反应选择过程从工业化学到制药
从行业角度讲,你想要最大增益和选择性实战化学家花大量时间和精力寻找实现最理想反应结果所需的参数。
问题在于传统催化剂发现开发技术耗时物力, Milad Abolhasani表示,技术大都依赖批量堆人工采样处理 以及人类直觉经验驱动实验规划除物力效率低下外,这种依赖人开发催化剂的做法在执行反应、产品特征化和对下一个实验作决策之间造成了巨大的时间差。
正因如此我们创建快猫5天内特定Ligand演练比半年前可能演练得更好理解
快速通量完全自主,使用AI和自动化系统持续运行高温、高压、气流反应自主技术还分析每一种反应的输出以确定-没有人工干预-不同变量如何影响每一次实验的结果
fastCat使用所有前实验结果-成功与失败-通知下一实验
阿波拉萨尼表示:「快电局AI持续演化,
用户让快网知道它从何开始和先质化学物, 并观察它能学习超过60项实验。
Abolhasani表示:「我们花了很多时间微调快网AI模型优化能力,并花了很多时间确保快猫发现可缩放快速信通实验极小样本大小但如果我们希望其发现与实际使用相关, 我们需要知道快猫发现对大规模响应正确性与工业制造相关。”
测试概念证明时,研究人员使用快卡描述研究文献中已经发现的六根链条的催化性能
Dawn Mason表示, Esthman全球外部创新管理者, 一家支持工作的全球专业素材公司首次能快速评估各种参数 并真正深入理解 如何影响每个Ligand的性能倍多数组选择并产生端点令人难以置信的是,每评估一次只需5天时间。”
化学和制药行业真正有价值深入理解如何影响他们在制造中使用的催化过程”,Eastman公司创新副总裁Jeff Carbeck表示快速快车公司提供理解-快速高效操作,同时使用小量相关链片和化学先质换句话说,它快速、廉价和非常有效。”
研究人员公开提供软件硬件,以便快网应用促进更多研究
Abolhasani表示:「我们希望其他研究者能使用这项技术加速学术界和业界催化发现,
报社自主响应Pareto-Front映射带自驱动催解实验室发布于日志自然化学工程.论文由Jeffrey Bennett共同编写,NC州立大学博士后研究者Negin Oruji和SinaSadeghi都是博士NC州立大学学生穆扎米尔汗,NC州前博士后研究者和JodyRodgersEastman
研究原创由伊斯特曼赠款实现.
机手-
编辑器注解 :学习文摘附后
自主响应Pareto-Front绘图自驱动催解实验室
作者类:JA.贝内特欧鲁吉市Khan S沙吉和M北卡罗来纳州立大学和JRodgersEastman化学公司
发布二月27自然化学工程
多尔市10.1038/s44286-024-00033-5
抽象性 :Ligands在帮助挑战化学变换方面发挥着关键作用,并使用过渡式金属介质同质催化剂igands的发现开发证明具有挑战性和资源密集性。响应中,我们展示自驱动催解实验室快速Cat自主资源高效参数空间导航和Pareto前端高温高压气流响应映射快速信通使自主定基准和多目标催化性能评价最小人干预具体地说,我们使用快速Cat快速定位spreto前端2和olenfin(1-cene)并存通过反应堆基准测试,我们展示快猫知识可扩展性对精密/特殊化工界至关重要模块流化学平台快速Cat及其自主实验选择策略的细节报告 快速生成优化实验条件和内部数据
