数据驱动的AI自主机器人平台实现纳米颗粒端到端合成

本研究针对传统纳米材料开发中效率低下、结果不稳定的问题，开发了集成人工智能决策模块的自动化实验平台。通过生成预训练转换器(GPT)模型检索方法参数，结合A*算法闭环优化，实现了金(Au)、银(Ag)、氧化亚铜(Cu2O)和钯铜(PdCu)等多种纳米材料的可控合成。该平台在735次实验中优化出纵向表面等离子体共振(LSPR)峰位于600-900 nm的金纳米棒(Au NRs)，并在50次实验内完成金纳米球(Au NSs)和银纳米立方体(Ag NCs)的优化，特征峰偏差≤1.1 nm，为纳米材料的高效开发提供了新范式。

　　

在催化、光学器件和医疗诊断等领域，纳米材料的性能高度依赖其尺寸、形貌和表面化学特性。例如，2 nm金纳米颗粒对CO氧化催化表现出超高活性，而块体金却呈惰性；10原子层厚的钯纳米片会呈现独特的蓝色表面等离子体共振(SPR)现象。然而，传统纳米材料开发长期受困于劳动密集的试错法，不仅效率低下，且实验结果难以重复。更棘手的是，现有AI辅助实验系统面临两大瓶颈：训练数据获取成本高昂，定制化硬件限制实验平台通用性。

针对这些挑战，华南理工大学的研究团队在《Nature Communications》发表了一项突破性研究。他们构建了首个基于商业模块的化学自主机器人平台，通过三大创新模块实现纳米材料的智能合成：文献挖掘模块采用GPT-3.5和Ada嵌入模型，从400余篇论文中精准提取合成方法；自动化实验模块整合离心、振荡、紫外检测等标准化组件，使金纳米棒合成重复性误差较人工操作降低20倍；核心的A*算法优化模块采用启发式搜索策略，在离散参数空间中实现高效导航，搜索效率显著优于主流的Optuna和Olympus算法。

关键技术包括：1) 自然语言处理驱动的文献挖掘系统；2) 模块化机器人实验平台(PAL DHR)实现液体处理、反应控制和原位检测；3) 改进的A*算法融合上置信区间(UCB)策略，通过函数Z_LSPR=1-|y_LSPR-t|/B等评估体系指导参数优化。

研究结果部分显示：
自动化实验系统

平台仅需用户输入初始参数，即可完成从方法检索到优化合成的全流程，使金纳米棒的特征峰偏差控制在1.1 nm内，远优于人工操作的21.3 nm波动。

文献挖掘模块

针对金纳米双锥体(Au NBPs)的检索结果显示，75.6%产物符合目标形貌，其双SPR峰(520/830 nm)与文献完全吻合，验证了模块的准确性。

A*算法优化金纳米棒

通过函数S_{i_UCB}=Z?_i+A√(lnn/N)评估参数潜力，在735次实验中实现LSPR峰50 nm间隔精确调控(600-900 nm)，TEM显示长径比可控性达115.4±7.7 nm/39.8±3.6 nm。

A*算法优化金纳米球

对24-88 nm金纳米球的优化中，平均仅需50次实验即可使紫外光谱均方误差(MSE)<0.01，峰位偏差<2 nm，搜索效率较贝叶斯优化提升3倍。

这项研究的意义在于：首次证明商业模块可构建高性能自主实验系统，打破定制硬件依赖；开发的A*算法在离散参数优化中展现出独特优势，为材料开发提供新范式；全流程自动化使实验人力投入降低90%，重复性显著提升。该平台已扩展至Cu₂O八面体、PdCu纳米笼等多元材料体系，为纳米材料的精准制造开辟了新道路。