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研究背景
光催化利用光在温和条件下驱动反应，有助于药物、农用化学品和材料合成方法的进步。光催化通过一系列不同的机理途径，如单电子转移、能量转移和氢原子转移(HAT)，极大地促进了合成方法的发展。其固有的温和性质允许与其他催化过程无缝集成，仅通过多种催化剂的协同作用促进可实现的不同转化。
关键问题
1、光催化领域在优化、复制和扩展方面面临着巨大障碍由于存在光吸收不均匀和实验变异性，以及化学复杂性（例如对反应机制知之甚少和各种变量之间复杂的相互作用）等诸多实际问题，光催化技术的优化、复制和扩展仍面临巨大挑战。目前关于光催化的许多研究仅展示了小规模的反应，光催化放大依赖于不同技术的拼凑，需要大量的试验和误差来优化，这是推动光催化发展最关键也最耗时的组成部分，由于其复杂和敏感的性质，需要专业知识和精度。
新思路
有鉴于此，阿姆斯特丹大学Timothy Noël等人提出了一个基于流程的多功能机器人平台，通过集成现成的硬件和定制软件来应对光化学放大所面临的挑战。该开源平台结合了液体处理器、注射泵、可调连续流光反应器、廉价的物联网设备和串联台式核磁共振波谱仪，通过闭环贝叶斯实现自动化、数据丰富的优化策略。用户友好的图形界面允许没有编程或机器学习专业知识的化学家轻松监控、分析和改进连续和离散变量的光催化反应。与之前报道的工艺相比，总体反应产率的提高和时空产率的改善证实了该系统的有效性。作者开发了具有控制器、规划器和用户输入但部分的RoboChem平台，可实现平台的自我优化、强化和放大。作者使用吉斯型反应对该平台进行测试和验证，获得了最佳反应条件，实现了高分离产率。 作者探究了以多目标方式优化各种光催化过程的能力，选择了通过HAT进行三氟甲硫基化，获得了优异的产量和放大性能。4、探究了多目标优化烯烃氧三氟甲基化和芳基三氟甲基化作者探究了使用Ru(bpy)3(PF6)2进行光催化单电子转移的三组分过程中烯烃的氧三氟甲基化以及芳基三氟甲基化，成功地进行了反应优化和放大。5、实现了C(sp2)–C(sp3)交叉亲电子偶联的多目标优化最后，作者研究了烷基溴和芳基溴的交叉亲电子偶联，强调了平台的精度和可重复性。1、开发了能够实现光催化优化、强化和规模化的RoboChem机器人平台为了应对快速优化复杂光催化反应条件的挑战，作者开发了名为 RoboChem 的多用途机器人平台，该平台能够实现光催化转化的自我优化、强化和规模化。该平台通过集成现成的硬件和定制软件，提供无需干预的解决方案。2、所开发平台能够高度可重复地收集数据，确保了光催化转化的可重复性该开源平台结合了现成的硬件和软件系统，可实现自动化和数据丰富的优化。通过使用连续流毛细管光反应器，可确保高度可重复的数据收集，有效缓解与质量、热量和光子传输相关的问题，确保了光催化转化的可重复性。 3、将机器学习和反应自动化相结合，大幅度减少了最佳条件的优化次数为了解释反应变量之间复杂的相互关系，可以将 DoE 和统计建模等优化算法集成到平台中，将机器学习与反应自动化相结合实现了平台的线性系统运行（即非并行化），最大限度地减少达到最佳条件所需的实验数量。RoboChem平台可分为三个不同的工作流程：控制器、规划器和用户输入。硬件控制器指导物理平台，包括准备反应混合物、执行实验和进行后续在线分析等任务。规划器是一种机器学习模型，负责通过选择参数并将其传达给控制器来确定要运行的最佳实验。然后将结果反馈给机器学习模型，该模型随后推荐下一个实验。最后，图形用户界面 (GUI)允许用户输入必要的参数、启动优化活动并启动该过程。 图 RoboChem：用于光催化系统闭环、多目标优化的台式平台 图 用于流动中光化学的自我优化、强化和放大的自动化机器人平台作者使用吉斯型反应对该平台进行测试和验证，该反应需要光催化HAT活化碳氢化合物。为反应选择了五个优化变量，总共19个实验以闭环方式连续进行4小时。在九次实验中，该平台实现了超过90%的产率，并开始收敛于最佳化学条件，从而使所需产品的产率超过95%。使用这些最佳条件用相同的毛细管光反应器放大转化，分离产率为 99%。 图 四氢呋喃(THF)光催化HAT烷基化亚苄基丙二腈的单目标优化作者进一步探究了以多目标方式优化各种光催化过程的能力，寻求同时优化产量。选择通过 HAT 进行的十钨酸介导的C(sp3)−H和C(sp2)–H键的三氟甲硫基化，同时优化了五个反应参数和两个目标函数，与批量反应中各自的模型对应物相比，观察到产量显着提高。该平台还显示出生产率的显着提高，提高了70至100倍。AI模型选择的反应条件成功用于放大至5 mmol，放大过程中获得的分离产率与 AI 优化反应条件下观察到的NMR产率密切匹配。 图 RoboChem实现的C–H三氟甲硫基化的底物范围接下来，作者探究了使用Ru(bpy)3(PF6)2进行光催化单电子转移的三组分过程中烯烃的氧三氟甲基化，同时优化了五个反应参数，RoboChem 平台成功地进行了反应优化，时空产率显着提高了565倍，证明了流动反应器放大的巨大潜力。结果表明，这种化学反应很大程度上依赖于反应过程中施加的持续功率，较高的功率或较长的停留时间条件会导致由于光子诱导的产物降解而导致产率显着降低。 图 RoboChem实现的烯烃三组分三氟甲基化的底物范围作者探究了高功能化杂芳烃的可见光光催化三氟甲基化，凸显了 RoboChem平台评估和优化离散变量和连续变量的能力。该平台在11至24小时的时间内总共进行了17至35次实验，RoboChem平台专注于优化各种密集功能化底物，观察到产量和生产率都有显着提高。 图 RoboChem 通过单电子转移实现芳基三氟甲基化的底物范围C(sp2)–C(sp3)交叉亲电子偶联的多目标优化最后，作者专注于优化使用协同催化循环的复杂光催化转化，优先考虑碳-碳键的形成，研究了烷基溴和芳基溴的交叉亲电子偶联，以实现 C(sp2)–C(sp3)键的形成。在优化过程中，同时调整了八个反应参数，总优化持续时间从 41 到 58 小时不等，成功地将化合物的产率从37%提高到77%。该案例强调了平台的精度和可重复性，凸显了使用流动技术来控制不同反应规模的质量、热量和光子传输的好处。 图 RoboChem实现的C(sp2)–C(sp3)交叉亲电子偶联的底物范围
展望
总之，本工作所开发的RoboChem构成了一个多功能机器人平台，可用于自我优化、强化和扩大各种光催化反应。该平台通过BO算法运行，能够探索所提供的参数空间，最终提供适合每种底物特定需求的定制反应条件。通过大幅减少人为干预的需要，RoboChem不仅提高了操作安全性，还使研究人员能够将更多时间投入到化学的更具创造性的方面，从而将他们从反应优化和强化任务的苦差事中解放出来。此外，通过单独优化反应参数并生成包括最佳和次优条件的数据集，可以揭示目标反应参数、底物结构和目标函数之间的复杂关系。在高度可重复的反应器环境中自动生成丰富数据集的能力可以为合成化学的未来数字化做出贡献。 Aidan Slattery, et al. Automated self-optimization, intensification, and scale-up of photocatalysis in flow. Science, 2024, 383(6681).DOI: 10.1126/science.adj1817https://www.science.org/doi/10.1126/science.adj1817.
