近日，谢菲尔德大学化学、材料和生物工程学院可持续材料系主任尼克·沃伦教授领导的研究小组，成功开发了一种新型自动化平台，即自动驾驶实验室。这一创新技术旨在解决化学发现、测试优化和分析过程中人力和时间消耗大的问题，通过自动化手段提升研究效率。

该自动驾驶实验室功能强大，类似于由人工智能驱动的复杂化学装配线。与传统使用烧瓶进行反应不同，反应物通过微型管道和反应器流动，实现了对反应过程的精确控制。实验室配备了先进的传感器，能够持续监测反应，并同时控制多种产品特性，如反应转化率、纯度、粒度和均匀性。这些实时数据被输入机器学习算法，算法能够在无需人工干预的情况下自动调整反应条件，如原料用量、反应速度等。

在谢菲尔德大学与利兹大学、约克大学的合作项目中，研究人员利用该技术成功开发了一种高价值、低体积的纳米颗粒材料技术，在医疗保健领域展现出潜在应用前景。此外，沃伦教授还进一步拓展了这项技术，用于优化油漆和粘合剂等大宗产品中聚合物的生产条件，有望加速新型“绿色”产品的开发。

“这项工作首次实现了乳液聚合物的闭环自优化反应器平台，”沃伦教授表示，“从而释放了加速新型聚合物材料开发的能力。”

最近，该团队与卡尔斯鲁厄理工学院合作的研究成果进一步证明了自动驾驶实验室的潜力。在一项新发表的研究中，该自动化系统被用于精确合成聚(五氟苯基丙烯酸酯)(PFPA)，为开发高性能材料奠定了基础。

展望未来，沃伦教授计划与世界各地的学术界和产业伙伴合作，进一步发展这些技术，以加速开发更广泛的聚合物材料。他特别强调了自动驾驶实验室在应对可持续性和健康领域重大社会挑战方面的潜力。

这项新技术相比传统方法具有显著优势，包括加快新材料开发速度、减少废物产生、提高操作安全性以及为定制产品开辟无限可能。最近发表的三篇论文也展示了化学研究向更高效、数据驱动和自主方法转变的趋势。

更多信息： Alexander P. Grimm 等人，《一种用于机器学习引导 RAFT 合成的多功能流动反应器平台》、《聚五氟苯基丙烯酸酯的酰胺化》、《大分子快速通讯》 (2025)。Peter M. Pittaway 等人，乳液聚合的自动驾驶实验室，《化学工程杂志》(2025)。Stephen T. Knox 等人，基于云集成机器学习和正交在线分析的聚合物纳米颗粒合成多目标自优化的自动驾驶实验室平台，《聚合物化学》(2025)。期刊信息： 大分子快速通讯 、 化学工程杂志