智能试验室自动化技能的发展为加快化学研讨、消除繁琐使命、进步安全性和可靠性供给了史无前例的或许性。近年来，自动化组成渠道取得了明显发展，可以履行多种组成进程，拜访多样化的方针化合物。但是，现有这类渠道常常局限于次序操作形式，在实时数据获取和反响操控方面存在必定缺乏。这在某种程度上预示着此类体系无法依据收集到的信息进行即时调整或批改其运转进程。虽然在大规模工业生产里——如化学或制药职业——条件监测和进程操控现已家喻户晓且运用广泛；但在很多教育研讨型试验室里却并非如此。要害数据往往依赖于人工干预才干获取，例如视觉查看等，并或许未被充沛记载并妥善运用。
最近发表于Nature Communications的一项研讨，英国格拉斯大学的研讨团队构建了一个动态可编程的化学组成和反响引擎，经过将传感器和分析仪器与化学处理单元 （Chemputer） 耦合，完结了文献协议的自主履行和优化。
该体系运用遥测数据来进行进程状况的实时监控，一起设定了一系列预界说规矩，使得整个程序可以动态履行、自我批改并做出实时决议计划。此外，该体系能依据环境改变做出适应性的呼应，并调整操作参数以到达最佳效果。例如，在温度受控下进行硫醚氧化反响，在色彩监控下完结腈构成等杂乱进程，都现已取得了明显效果。即便在要害液体处理渠道呈现毛病时，体系也能敏捷辨认问题并采纳比较有用办法。该体系经过与可以量化反响成果的分析仪器耦合，动态履行被用于创立一个闭环体系，用于反响优化。
这项作业初次展现了一个自动化的发现-优化结构。该结构运用χDL代码作为输入，并回来优化后的χDL作为输出，为快速协作探究化学空间和反响条件铺平了路途。经过在Chemputer渠道上集成低成本传感器，研讨者验证了传感器能捕获组成履行的相关进程数据，确保操作的安全性和安稳才能。这种集成的自我优化、程序化化学组成和反响引擎，将成为化学自动化和智能资料试验室技能的新方向。
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