在碳中和目標的推動下，將二氧化碳（CO?）電催化轉(zhuǎn)化為高附加值化學(xué)品，成為綠色能源研究的前沿方向。近期，來自多倫多大學(xué)的教授 David Sinton 和其他機構(gòu)組成的研究團隊在《Joule》發(fā)表了一項研究成果“Accelerated discovery of CO2-to-C3-hydrocarbon electrocatalysts with human-in-the-loop" 通過集成自動化、機器學(xué)習(xí)與專家知識，成功發(fā)現(xiàn)了一種高效將 CO? 轉(zhuǎn)化為丙烯（C?烴）的電催化劑，不僅效率顯著，還揭示了 CO? 還原反應(yīng)的新路徑。
自動化平臺：從“手工試錯"到“智能實驗"
傳統(tǒng)催化劑研發(fā)依賴“試錯式"實驗，周期長、效率低，難以應(yīng)對多元素、多變量體系的復(fù)雜性，往往卡在樣品制備、測試標準化與數(shù)據(jù)品質(zhì)等瓶頸。研究團隊構(gòu)建了一套“人機協(xié)同"的探索框架，結(jié)合了自動化實驗平臺（高通量合成與測試）、機器學(xué)習(xí)，并加以人類專家實時修正模型預(yù)測，此平臺可在 15 元素空間中高效篩選出性能優(yōu)異的 CO?-to-C?（丙烯）電催化劑，整體效率提升高達 165 倍，為能源材料領(lǐng)域帶來了新突破。
“自動化＋AI＋專家"
能源材料發(fā)現(xiàn)新范式
研究中使用了 Chemspeed 的自動化合成平臺，實現(xiàn)了自動化高通量電催化劑合成。平臺上集成了多種模塊化全自動工具，可精準控制金屬前驅(qū)體比例、還原劑添加，進行離心與清洗步驟，28 小時內(nèi)可完成 60 種催化劑的合成，比人工操作提速 34 倍，這使得過去需數(shù)周甚至數(shù)月的實驗，如今在幾天內(nèi)即可完成，數(shù)據(jù)質(zhì)量也更有保障。
催化劑墨水也在平臺上自動制備，并均勻地滴涂在氣體擴散層（GDL）上，形成電極。自動制備電極的重復(fù)性良好，避免了人工操作帶來的批次差異，為后續(xù)測試提供穩(wěn)定基礎(chǔ)。
圖一）研究中使用的 Chemspeed 自動化合成平臺
研究團隊進一步把自動化落實到 10 通道的膜電極組（MEA）并行測試，其 10 通道膜電極反應(yīng)器（MEA）系統(tǒng)，可同時測試 30 種催化劑的 CO? 還原性能，使整個實驗流程的效率進一步提升。研究結(jié)果顯示，新的加速實驗平臺為整個工作流程加速了約 33 倍。
圖二）加速 CO? 催化劑研究工作的流程
自動化不僅為了提升了實驗速度，其意義更重于通過標準化數(shù)據(jù)流程，為機器學(xué)習(xí)模型提供高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為后續(xù)的機器學(xué)習(xí)奠定扎實基礎(chǔ)。在這次研究中，研究團隊采用可解釋的廣義加法模型（GAM），允許專家在實驗過程中實時調(diào)整模型參數(shù)，將化學(xué)直覺轉(zhuǎn)化為可迭代的演算法，避免模型“誤入歧途"，研究發(fā)現(xiàn)，專家知識的介入可將實驗提速約 5 倍。每一輪實驗后，模型自動重訓(xùn)練并預(yù)測下一批候選材料，實現(xiàn)閉環(huán)優(yōu)化。僅通過 5 輪迭代，便從數(shù)千種組合中鎖定 Cu?.??In?.?? 這一高性能催化劑，顯著提升目標產(chǎn)物丙烯的產(chǎn)率。
總括而言，整個工作流程相較傳統(tǒng)貝葉斯引導(dǎo)的批量篩選方法總體加速約 165 倍，其中約 33 倍來自新的加速實驗平臺，另有約 5 倍來自專家知識的介入，充分顯示了人機協(xié)同的疊加效應(yīng)。
在這場與時間賽跑的碳中和競賽中，自動化技術(shù)正成為科學(xué)家可靠的“加速器"。自動化技術(shù)不僅是提效工具，更通過標準化流程和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，增強了研究的可重復(fù)性和可擴展性。通過構(gòu)建標準化、可擴展、數(shù)據(jù)驅(qū)動的實驗平臺，以人機協(xié)同的方式，注入專家智識的力量，這方式將成為推動材料科學(xué)轉(zhuǎn)變的核心驅(qū)動力，實現(xiàn)未來能源材料領(lǐng)域的新突破。
參考文獻：
Accelerated discovery of CO2-to-C3-hydrocarbon electrocatalysts with human-in-the-loop.
doi.org/10.1016/j.joule.2025.102213
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