德国慕尼黑大学的研究团队开发出一种名为“Synthesizer”的新型材料设计平台。该平台整合了自动化化学合成、高通量表征与数据驱动建模，旨在以前所未有的精度控制纳米晶体的生长，从而制造出具备定制光学特性的材料。研究成果已发表于《先进材料》期刊。

该平台由亚历山大·厄本教授及其团队构建，其特点是首个将自动化合成、光学高通量表征到人工智能辅助设计规则推导全流程整合于一体的开放式模块化系统。厄本教授表示：“如今，我们可以像谱写旋律一样，逐参数地构建材料特性。”平台可自动生成并表征多种卤化物钙钛矿纳米晶体，同时通过人工智能模型学习化学组合与材料光学性能之间的对应关系。

卤化物钙钛矿的光学性质，如发光颜色、亮度及发射光谱宽度，直接影响其在发光二极管、太阳能电池或传感器等光电器件中的应用。论文第一作者、博士研究员尼娜·亨克指出：“纳米晶体在尺寸、形状和结构上的微小差异都会影响其发光特性，因此精细调控对于开发面向特定应用的定制材料至关重要。”

该平台虽然最初为卤化物钙钛矿开发，但其开放、灵活和可扩展的设计使其原则上适用于其他材料体系。研究人员通过该平台可实现合成过程自动化，快速生成高质量数据集，并由人工智能模型从中推导出具体的设计规则。团队已将这一平台作为免费、模块化的工具对外发布。

“我们的目标是加速材料研究并实现性能的精准预测，”厄本教授强调，“这将助力制造具有特定光学与物理特性的晶体，进一步推动光电子学与光子学的发展。”目前，该团队正致力于将这一合成平台整合到常规实验室流程中，其设计与现有自动化合成系统兼容。

出版详情：作者：Nina A. Henke等人，标题：《Synthesizer：用于精确控制纳米晶体生长的化学感知机器学习》，发表于：《先进材料》(2025)。期刊信息：先进材料