أحدثت التكنولوجيات الرقمية، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والتصنيع الإضافي، ثورة في مجال الكيمياء الهندسية والهندسة الكيميائية. في هندسة المفاعلات، ساهمت هندسات هندسية مبتكرة في تحسين الأداء، لكن نماذج التصميم ظلت تعتمد تقليديًا على المدخلات البشرية. تقدم هذه الدراسة منصة رقمية تُسمى "Reac-Discovery"، تُدمج بين تصميم المفاعلات الحفازة، وتصنيعها، وتحسينها، بناءً على هياكل خلوية دورية مفتوحة (POCs). وتعتمد المنصة على دمج التصميم والتحليل المعلمي للهياكل المتقدمة من نماذج رياضية (Reac-Gen)، وطباعة ثلاثية الأبعاد عالية الدقة وتحفيز المفاعلات الحفازة (Reac-Fab)، مع خوارزمية تتحقق من إمكانية الطباعة للتصميمات، بالإضافة إلى معمل ذاتي القيادة (Reac-Eval)، قادر على تقييم متعدد للمفاعلات بشكل موازٍ، ويتميز بمراقبة لحظية باستخدام التحليل الطيفي للرنين المغناطيسي النووي (NMR)، وتحسين آلي لمعاملات العملية والمقاييس الهيكلية باستخدام التعلم الآلي (ML). وقد تم اختيار تفاعلين حفازين متعددي الطور كدراسات حالة: هدرجة الفينيل إيثينون، وتفاعل دورة ثاني أكسيد الكربون، حيث حققت منصة Reac-Discovery أعلى معدل إنتاجية مُبلغ عنه سابقًا (STY) لتفاعل دورة CO₂ الثلاثي الطور باستخدام محفزات مثبتة.