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摘要
在诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉的指导下，加州大学伯克利分校博士生荣自超领导国际研究团队开发出AIRES（算法迭代网状合成）平台。该平台结合机器学习与高通量实验技术，显著提升了ZIF晶体的发现效率，解决了材料科学领域长期存在的合成难题。相比传统方法，AIRES使新材料发现效率翻倍，为功能多孔材料的研究开辟了新路径。
关键词
AIRES平台, 机器学习, 高通量, ZIF晶体, 材料科学
在材料科学领域，金属有机框架材料（MOFs）因其高度可调的结构和广泛的应用前景而备受关注，其中ZIF晶体作为一类重要的功能多孔材料，长期以来被视为催化、气体储存与分离等领域的关键候选者。然而，传统合成方法受限于实验周期长、试错成本高，导致新材料发现效率低下，严重制约了该领域的快速发展。在此背景下，加州大学伯克利分校博士生荣自超，在诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉的指导下，带领一支国际研究团队，致力于突破这一瓶颈。他们开发出名为AIRES（算法迭代网状合成）的机器学习辅助高通量实验平台，旨在通过智能化手段重塑材料合成范式。AIRES平台的目标明确而深远：不仅提升ZIF晶体的发现效率，更希望为整个功能多孔材料的研究提供一条高效、系统且可复制的新路径。面对材料科学长期存在的合成难题，AIRES的诞生标志着从“经验驱动”向“数据驱动”研究模式的重要转变。
AIRES平台的核心在于将机器学习与高通量实验深度融合，形成一个闭环优化系统。其工作原理基于“算法迭代”的设计理念：每一次实验产生的数据都会被即时反馈至机器学习模型中，模型据此预测更具潜力的合成条件，并指导下一轮实验参数的设定，从而实现自主进化式的探索。该平台具备高度自动化的实验执行能力，能够在短时间内完成大量并行反应，显著提升了实验通量。技术上，AIRES不仅能够精准控制反应变量，还能识别复杂非线性关系中的合成规律，有效规避传统方法中依赖人工直觉的局限性。正是这种智能化与自动化相结合的技术特点，使得AIRES在ZIF晶体的发现效率上实现了翻倍突破，展现出强大的应用潜力与科学价值。
在传统材料科学研究中，新物质的发现往往依赖于科学家的经验与反复试错，这一过程耗时漫长且成本高昂。然而，随着数据科学的迅猛发展，机器学习正逐步成为推动材料 discovery 范式变革的核心力量。AIRES平台正是这一趋势下的杰出代表——它将机器学习深度嵌入到ZIF晶体的合成过程中，通过算法对实验数据进行实时分析与预测，实现了从“盲目探索”向“智能引导”的跨越。在荣自超领导的国际研究团队手中，机器学习不再是冰冷的代码堆叠，而是一种具有前瞻性的科学直觉延伸。每一次实验结果都被转化为模型优化的养分，使系统能够不断识别出最具潜力的反应路径。这种基于数据驱动的决策机制，不仅大幅减少了无效实验的数量，更揭示了隐藏在复杂变量之间的非线性关系，为材料科学注入了前所未有的理性与效率。AIRES平台的成功实践证明，机器学习已不再仅仅是辅助工具，而是正在重塑材料研发的本质逻辑。
高通量实验技术作为现代材料科学的重要引擎，其核心价值在于能够在单位时间内并行执行大量独立反应，从而极大提升实验效率。在AIRES平台中，高通量实验系统承担着关键角色：它不仅是数据生成的源头，更是机器学习模型持续进化的基石。依托于高度自动化的操作流程，该平台可在短时间内完成传统方法难以企及的实验规模，为ZIF晶体的快速筛选提供了坚实支撑。尤为值得关注的是，高通量实验与机器学习的协同运作，打破了以往实验设计受限于人工干预的瓶颈。在加州大学伯克利分校的研究场景中，每一次迭代都由算法指导下的高通量实验精准执行，形成了一种“实验—反馈—优化”的闭环机制。这种融合模式显著加速了新材料的发现周期，使得ZIF晶体的发现效率实现翻倍。可以说，高通量实验已从单纯的效率工具，演变为智能化科研体系中不可或缺的执行终端，正在引领材料科学迈向一个更加高效、系统化的新时代。
ZIF晶体，即沸石咪唑酯骨架材料（Zeolitic Imidazolate Frameworks），是一类特殊的金属有机框架材料（MOFs），因其独特的拓扑结构和卓越的化学稳定性，在材料科学领域占据着举足轻重的地位。这类晶体由过渡金属离子与咪唑酯类有机配体自组装而成，形成高度有序的多孔网络，其孔径可调、比表面积巨大，赋予其在气体吸附、分离、催化及传感等应用中无与伦比的优势。尤其在二氧化碳捕获与储存方面，ZIF晶体展现出极高的选择性和容量，成为应对气候变化技术中的关键候选材料。此外，其良好的热稳定性和耐溶剂性也使其在工业级应用中具备广阔的前景。然而，尽管ZIF晶体潜力巨大，传统合成方法受限于反应条件复杂、参数组合繁多，导致新材料探索进程缓慢。长期以来，科学家们在寻找新型ZIF结构时如同在迷雾中前行，依赖经验与直觉，效率低下。正是在这样的背景下，AIRES平台的出现，为破解这一困局带来了革命性的曙光。
AIRES平台通过将机器学习与高通量实验深度融合，构建了一个“实验—反馈—优化”的闭环系统，从根本上改变了ZIF晶体的发现范式。该平台以算法迭代为核心机制，每一次实验生成的数据都会被即时输入机器学习模型，模型据此分析反应规律，并预测下一组最优合成参数，从而实现自主引导的智能探索。相比传统依赖人工设计的试错模式，AIRES大幅减少了无效实验的重复执行，使研究资源集中于最具潜力的反应路径。同时，平台具备高度自动化的实验执行能力，可在短时间内并行处理大量反应，显著提升实验通量。这种数据驱动与自动化操作的协同作用，使得ZIF晶体的发现效率较传统方法翻倍。在加州大学伯克利分校博士生荣自超的领导下，国际研究团队成功验证了AIRES在真实科研场景中的强大效能，不仅加速了新材料的产出周期，更揭示了隐藏在复杂变量间的非线性关系，为功能多孔材料的研究开辟了一条高效、系统且可复制的新路径。
AIRES平台的问世，标志着材料科学研究范式的一次深刻变革。在ZIF晶体的发现过程中，传统方法长期受限于低效的试错模式，科学家往往需要耗费数月甚至更长时间才能确认一种新型结构的可行性。然而，AIRES平台通过算法迭代与高通量实验的紧密结合，使ZIF晶体的发现效率翻倍，极大地压缩了从构想到验证的时间周期。这一突破不仅仅是速度的提升，更是研究逻辑的根本转变——从依赖个体经验的“直觉驱动”转向基于数据反馈的“智能引导”。这种转变使得材料科学更加系统化、可预测，减少了人为偏差带来的不确定性。更重要的是，ZIF晶体作为功能多孔材料的代表，其高效合成直接推动了气体储存、催化和环境治理等关键领域的技术进步。尤其是在二氧化碳捕获方面，新型ZIF结构的快速涌现为应对全球气候变化提供了更具潜力的解决方案。因此，AIRES平台所带来的效率跃升，不仅加速了基础研究的进程，也为实际应用打开了更为广阔的空间。
AIRES平台的意义远不止于当前的成果，它正在为材料科学构建一个可持续进化的研究基础设施。该平台由加州大学伯克利分校博士生荣自超在诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉的指导下领导开发，其核心价值在于建立了机器学习与高通量实验之间的闭环反馈机制。这种机制具备自我优化能力，每一次实验都成为下一次探索的知识积累，从而使整个系统不断逼近最优解。长远来看，AIRES不仅适用于ZIF晶体的研究，更可推广至其他金属有机框架材料乃至更广泛的材料体系，具备高度的可复制性与扩展性。它的成功实践为全球科研团队提供了一个智能化研发的新范本，激励更多研究者将人工智能深度融入实验科学。此外，AIRES平台所体现的国际合作与跨学科融合模式，也预示着未来重大科学突破将越来越多地诞生于交叉创新的边界地带。可以预见，随着此类平台的持续演进，材料科学将迎来一个以数据为核心驱动力的全新时代。
AIRES平台的成功标志着材料科学研究迈入智能化时代的关键一步，但其发展潜力远未完全释放。未来，该平台有望在算法精度与实验自动化程度上实现进一步突破。当前AIRES已展现出强大的自我优化能力，通过“算法迭代”机制不断从实验数据中学习并指导后续合成路径。然而，随着更多类型的数据被纳入训练集——如原位表征信息、环境变量动态变化等——机器学习模型的预测能力或将更加精准，从而进一步压缩无效实验的比例。此外，平台的高通量实验系统亦具备升级空间，例如引入更灵敏的在线监测设备与自适应反应控制模块，使整个闭环系统的响应速度和稳定性得到提升。尤为重要的是，AIRES由加州大学伯克利分校博士生荣自超在诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉的指导下领导开发，其团队所采用的跨学科协作模式为平台的持续进化提供了坚实基础。这种融合化学、人工智能与工程控制的创新架构，不仅增强了系统的可扩展性，也为未来集成更多功能模块预留了技术接口。
AIRES平台的应用前景正随着其技术成熟而不断延展。目前，该平台已在ZIF晶体的发现中实现了效率翻倍，展现出对复杂材料体系的强大探索能力。基于这一成功经验，AIRES有望被推广至其他金属有机框架材料（MOFs）乃至更广泛的多孔材料研究领域。其核心机制——将机器学习与高通量实验深度融合，形成“实验—反馈—优化”的闭环系统——具有高度的通用性和可复制性，能够适配不同类型的合成体系。在催化材料、能源存储材料以及环境功能材料的研发中，AIRES或将成为加速新材料发现的核心引擎。尤其是在应对全球性挑战如碳中和目标方面，新型功能材料的快速创制至关重要，而AIRES正为此类紧迫需求提供了高效解决方案。可以预见，在加州大学伯克利分校博士生荣自超及其国际研究团队的持续推动下，AIRES平台不仅将深化材料科学的智能化转型，更将激励全球科研机构构建类似的数据驱动研发范式，开启一个以算法为核心驱动力的新材料发现时代。
AIRES平台由加州大学伯克利分校博士生荣自超在诺贝尔化学奖得主奥马尔·亚吉的指导下领导开发，成功实现了机器学习与高通量实验的深度融合。该平台显著提升了ZIF晶体的发现效率，使新材料发现效率翻倍，解决了材料科学领域长期存在的合成难题。通过构建“实验—反馈—优化”的闭环系统，AIRES推动了材料研究从经验驱动向数据驱动的范式转变。其技术架构具备可复制性与扩展性，不仅为功能多孔材料的研究开辟了新路径，也为未来智能化材料研发提供了可借鉴的范本。AIRES的成功实践标志着材料科学迈向以算法为核心驱动力的新时代。