英国谢菲尔德大学研究团队成功开发出一套创新的自动驾驶实验室系统，该系统利用人工智能技术显著提升了化学材料研发效率。这项突破性技术由化学、材料和生物工程学院可持续材料系主任尼克·沃伦教授领导开发，已在多个研究领域展现出应用潜力。

该自动驾驶实验室采用微型管道和反应器替代传统烧瓶，实现了对化学反应过程的精确控制。系统配备的传感器可实时监测反应转化率、纯度等关键参数，并将数据输入机器学习算法进行自动优化调整。"我们的平台实现了长达数天的无人监督实验，"项目联合负责人乔治·帕努索斯教授表示，"这为复杂聚合物合成提供了前所未有的研究手段。"

研究团队已将该技术应用于纳米颗粒材料的开发，这类材料在药物递送和疫苗技术中具有重要价值。在与卡尔斯鲁厄理工学院的合作中，系统成功合成了具有广泛应用潜力的聚(五氟苯基丙烯酸酯)聚合物。通过实时核磁共振和色谱分析，系统能自主确定最优生产条件。

相比传统方法，该自动驾驶实验室具有显著优势：研发周期缩短、废弃物减少、操作安全性提高。沃伦教授指出："这项技术将加速新型聚合物材料的开发，特别是在可持续发展和医疗健康领域。"研究团队正计划与更多学术和产业机构合作，进一步拓展该系统的应用范围。

相关研究成果已发表在《大分子快速通讯》、《化学工程杂志》和《高分子化学》等权威期刊。这项创新标志着化学研究正在向更高效、数据驱动的方向转变。

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