机器人系统突破化学维度：探索高维分子空间新前沿

一项新研究展示了机器人系统如何将化学反应探索带入“超空间”——即同时在多个反应条件变量下高效探索化学反应的可能性。传统化学合成常被视为一个简单过程：若干反应物在特定温度、催化剂或时间条件下生成单一产物。然而，真实化学反应远为复杂，其结果受多种因素共同影响，形成一个高维的“反应超空间”。 近日发表于《自然》杂志的研究中，中国科学院上海有机化学研究所的贾永洲团队联合国际团队，开发出一套机器人辅助系统，能够自动在多维参数空间中系统性地探索化学反应路径。该系统可同时调节温度、溶剂、催化剂种类与浓度、反应时间等多个变量，快速生成大量实验数据，从而构建出反应路径的“网络图谱”。 通过机器学习算法对海量实验数据进行分析，研究人员不仅能识别出最优反应条件，还能揭示隐藏的副反应路径、中间体演化过程以及反应选择性的内在规律。这种方法突破了传统“一次只变一个变量”的试错模式，极大提升了新化合物合成的效率与可预测性。 这项技术为药物研发、材料科学和功能分子设计提供了全新工具。例如，在复杂天然产物合成中，研究人员可借助该系统快速筛选出高产率、高选择性的反应路径，显著缩短研发周期。同时，该系统也为理解反应机理提供了前所未有的数据支持，推动化学从经验科学向数据驱动科学的转变。 该研究标志着化学实验自动化与人工智能深度融合的重要进展，预示着未来“机器人化学家”将在创新分子发现中扮演核心角色。