近日，我院汪骋、程俊教授课题组联合格拉斯哥大学Leroy Cronin教授在人工智能辅助探索无机材料方向取得重要进展。相关研究成果以“Natural-Language-Interfaced Robotic Synthesis for AI-Copilot-Assisted Exploration of Inorganic Materials”为题，发表在Journal of the American Chemical Society （DOI: 10.1021/jacs.5c05916）。
化学合成的进步依赖于精准且可重复的实验操作。然而，传统的手动操作方式存在可重复性差和效率低的问题，限制了材料发现的速度。自动化合成在提升实验效率和再现性方面具有巨大潜力。近年来，基于自动化实验的闭环优化在材料发现中取得了巨大进步。但这些闭环优化仍依赖僵化的、任务特定的流程，缺乏跨多种合成路线的适应性。
针对这一挑战，团队开发一种结合AI驱动机器人系统与自然语言处理能力的全新化学合成平台，显著提高了实验流程的灵活性与效率。该平台整合了模块化自动化硬件、大语言模型（LLM）与AI copilot（AI助手），使化学家能够通过自然语言直接指导合成实验，实现从“想法”到“实验”之间的自动化转换。系统成功合成了四大类无机材料（配位化合物、金属有机框架、纳米颗粒、多金属氧酸盐），验证了其通用性和可靠性。同时，借助AI copilot的人机协同能力，研究者得以开展复杂的实验设计与实时优化，突破了传统闭环系统的局限。在对Mn-W-oxo团簇的探索中，该平台不仅发现了多个新结构（如Mn₄W₁₈、Mn₈W₂₆等），还展现出AI辅助实验设计、迭代优化和结构多样性挖掘的强大能力。
该工作在汪骋、程俊教授、蒋一彬博士与格拉斯哥大学Leroy Cronin教授指导下完成，我院2024级硕士生黄林与已毕业博士生张超（现任河南大学副教授）与付芸博士（中国科学院文献情报中心）为文章的第一作者。
论文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.5c05916
