近日，中國科學院深圳先進技術研究院（簡稱“深圳先進院”）材料所喻學鋒、趙海濤團隊及其合作者在國際學術期刊《自然-合成》(Nature Synthesis)上發表題為“A Robotic Platform for Synthesis of Colloidal Nanocrystals”的文章。該工作首次將數據挖掘、數據驅動自動化合成、機器學習、逆向設計集成構建了機器人輔助膠體納米晶數字制造平臺，有望將科研人員從傳統試錯實驗、勞動密集型表征中解放，實現膠體納米晶數字化制備。

論文鏈接

　　納米晶在能源、光學、光化學、電化學、光電子學以及生物醫藥等領域的應用潛力巨大。納米晶物理化學性質與其形貌、尺寸息息相關，而傳統的試錯實驗和密集表征需花費大量時間和精力，制約了納米晶的研發。 

　　為此，研究團隊整合數據驅動自動化合成、機器人輔助可控合成、面向形貌逆向設計等技術，構建了機器人輔助膠體納米晶數字智造平臺，以此突破當前納米晶可控合成研究的局限性。 

　　其中自動化平臺由自動化合成模塊、自動化表征模塊和協作機器人三大模塊構成，每個模塊包含若干子模塊，具有高通量合成、樣品存儲、原位光學、光譜學表征等功能（圖1）。

　　研究團隊以兩種典型的膠體納米晶為研究范例，一種是目前在生物傳感檢測領域被廣泛研究的金納米棒，一種是在新能源和光學探測領域有巨大應用潛力的鈣鈦礦納米晶。

　　為了實現自動化合成，研究人員對文獻進行了數據挖掘，以提供關鍵合成參數的初始選擇。針對金納米棒，對1300篇已報道的金納米棒合成的相關文獻進行數據挖掘，并對其關鍵參數進行分水平排序，從而獲取機器人執行參數，并設計正交實驗及高通量實驗驗證，獲取了金納米棒形貌調控的重要參數。針對雙鈣鈦礦，通過對其他鈣鈦礦相關文獻進行數據挖掘，篩選出潛在的可供調節雙鈣鈦礦尺寸形貌的48種溶劑和61種表面活性劑，結合高通量原位合成和表征，快速實現了溶劑和表面活性劑的篩選。

　　進一步，通過設計單因素、雙因素以及三因素實驗，進行高通量合成、原位光學表征（RGB值獲取）、原位光譜學表征以及異位表征（透射電鏡、掃描電鏡）等獲得大樣本數據和小樣本數據，結合機器學習，獲得了合成關鍵參數（結構導向劑）與吸收光譜之間的關系模型以及吸收光譜和納米晶尺寸的關系（圖2）。通過積累數據樣本，模型得到進一步完善。此外，根據兩種材料大樣本顏色信息（RGB），還可構建顏色信息與納米晶尺寸之間的關系模型，這個模型可作為快速鑒定納米晶尺寸的另一個指標。得益于這些模型的構建，輸入目標產物尺寸信息即可反饋合成關鍵參數（結構導向劑），從而實現納米晶高效逆向設計及合成（圖3）。因此，這項工作在數據驅動機器人合成納米晶領域前景遼闊。

　　該研究由中國科學院深圳先進技術研究院材料界面研究中心喻學鋒、趙海濤團隊、中國科學技術大學江俊、澳大利亞國立大學殷宗友等共同完成。深圳先進院是第一通訊單位。趙海濤副研究員、江俊教授、殷宗友副教授、喻學鋒研究員為該文章的共同通訊作者。深圳先進院趙海濤、陳薇，黃浩，澳大利亞國立大學孫哲浩為該文章的共同第一作者。

　　研究得到了獲得國家自然科學基金、廣東省自然科學基金、深圳市自然科學基金、深港澳科技計劃和騰訊犀牛鳥科研基金項目等的支持。

圖1. 機器人輔助膠體納米晶數字制造自動化平臺

圖2. 可控合成原位表征機器學習模型與異位表征驗證

圖3. 實驗數據庫、機器學習模型與納米晶逆向合成