一項首次將數據驅動自動合成、機器人輔助可控合成、機器學習促進逆向設計，用于膠體納米晶(如：鈣鈦礦)材料合成的研究成果，北京時間3日發表于《自然—合成》雜志，探索構建“機器科學家”平臺，有望將科研人員從傳統試錯實驗、勞動密集型表征中解放，實現納米晶材料數字智造。

　　該研究由中國科學院深圳先進技術研究院(簡稱：深圳先進院)材料界面研究中心喻學鋒、趙海濤團隊、中國科學技術大學江俊、澳大利亞國立大學殷宗友等共同完成，深圳先進院為第一通訊單位。

　　據科研團隊介紹，納米材料制備技術與數字智造和機器人、人工智能交叉融合是科學研究的前沿和熱點，目前亟待解決材料的理性設計、可控合成和逆向設計等關鍵共性科學問題。

　　納米晶在能源、光學、光化學、電化學、光電子學以及生物醫藥等領域的應用潛力巨大。納米晶物理化學性質與其形貌、尺寸息息相關，而傳統的試錯實驗和密集表征需花費大量時間和精力，制約了納米晶的研發。

　　傳統的材料制備，通常要經歷繁雜且漫長的讀文獻，做實驗，發現規律等階段。為此，研究團隊整合數據驅動自動化合成、機器人輔助可控合成、面向形貌逆向設計等技術，構建能讀、能做、能想的“機器科學家”--機器人輔助膠體納米晶數字智造平臺，賦予其科學家的基本能力。

　　科研團隊以兩種典型的膠體納米晶為研究范例，一種是目前在生物傳感檢測領域被廣泛研究的金納米棒，一種是在新能源和光學探測領域有巨大應用潛力的鈣鈦礦納米晶，最終成功建立了從關鍵合成參數到晶體形貌的機器學習規律模型。

　　科研團隊表示，培養具備納米晶合成和表征專業知識的高素質科學家需要相當高的成本，這種“數據驅動自動合成—機器人輔助可控合成—機器學習促進逆向設計”框架，可以解決一直以來科學家經驗和手法較難復制的問題，探索利用“機器科學家”完成特定形貌納米晶的數字智造。